AI Biases as Asymmetries: A Review to Guide Practice
作者: Gabriella Waters, Phillip Honenberger
发布时间: 2025-03-11
来源: arxiv
研究方向: 人工智能与机器学习中的偏见问题
主要内容
本文通过分析人工智能系统中的偏见，提出了将偏见视为“对称性标准违反”的观点，并区分了三种主要的偏见类型：错误偏见、不平等偏见和过程偏见。作者进一步探讨了在不同AI开发和应用阶段，这些偏见可能带来的影响，以及如何评估和应对这些偏见。
主要贡献
1. 提出将偏见视为“对称性标准违反”的观点，为理解AI偏见提供了新的视角。
2. 区分了三种主要的偏见类型，并分析了它们在AI开发和应用中的不同影响。
3. 提供了一个基于生命周期和对称性类型的偏见分类框架，有助于识别和解决AI偏见。
4. 讨论了不同类型的偏见在AI系统中的潜在益处和风险，为AI系统的开发和评估提供了指导。
5. 提出了关于未来研究方向的建议，如开发定量度量、研究不同类型偏见之间的关系，以及探索如何将这一分类框架应用于AI治理等。
研究方法
1. 文献综述：通过分析心理学、统计学、伦理学等领域的文献，对AI偏见进行了全面的分析。
2. 案例研究：通过具体案例，展示了不同类型偏见在AI系统中的应用和影响。
3. 分类框架：基于生命周期和对称性类型，构建了一个用于评估和解决AI偏见的分类框架。
实验结果
本文并未进行实验，而是通过理论分析和案例分析，探讨了AI偏见的问题。
未来工作
未来研究可以进一步探索以下方向：开发定量度量偏见的方法，研究不同类型偏见之间的关系，以及将这一分类框架应用于AI治理等。此外，还可以研究新兴类型的AI偏见，如时间偏见、多模态偏见和反馈循环偏见等。