Bias Evaluation（偏见评估）

AI模型可能从训练数据中学习并放大社会偏见，导致歧视性输出。Bias Evaluation通过设计特定测试集（如包含不同人口统计特征的样本）和度量指标（如差异影响、平等机会差）来量化偏见。常用方法包括反事实评估、嵌入关联测试等。该评估是负责任AI开发的关键环节，有助于模型公平性改进。