【AI概念】AI偏见（Bias）与可解释性（Explainability）详解| 核心概念、成因、现实影响、主流方法和工程实践 | 定义、数学表达、真实案例、技术路线和两者的关系、未来趋势与挑战

 大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解AI偏见（Bias in AI）与可解释性（Explainability, XAI）的核心概念、成因、现实影响、主流方法和工程实践。内容包括定义、数学表达、真实案例、技术路线和两者的关系，适合初学者和进阶者系统理解

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一、什么是AI偏见（Bias in AI）？

1. 定义

AI偏见（Bias in AI）指的是人工智能或机器学习系统在决策、预测或分类时，系统性地对某些群体、特征或个体产生不公平、歧视性或有偏的结果。这种偏见可能导致某些群体被低估、误判或受到不公正待遇。

• 英文专有名词：AI Bias, Algorithmic Bias, Machine Learning Bias

2. 数学表达

在二分类任务中，如果模型对不同群体的误差率存在显著差异，即体现了偏见。例如，假设、为不同群体，、为其误差率：

若显著大于0，说明模型对群体和