模型输出偏见的量化与消减随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLMs)、计算机视觉模型等人工智能系统已广泛渗透到医疗诊断、金融信贷、招聘筛选、司法量刑等关键领域。这些模型通过学习海量训练数据中的模式完成预测与生成任务,极大提升了生产效率与服务质量。然而,训练数据中蕴含的社会偏见(如性别、种族、宗教、职业等维度的刻板印象)会被模型习得并在输出中放大,引发一系列伦理争议与社会问题。例如,语言模型可能更倾向于将“工程师”“科学家”等职业与男性关联,将“护士”“教师”与女性绑定;招聘筛选模型可能因历史数据中的性别不平衡而歧视女性候