AI偏见指人工智能系统在决策或输出中表现出的系统性倾向，可能对特定群体产生不公平影响。其产生主要源于训练数据和算法设计：训练数据若包含历史社会偏见（如性别、种族相关的不均衡或刻板印象数据），AI会学习并放大这些偏见；算法逻辑（如特征选择、模型优化目标）若未考虑公平性，也可能强化歧视。与人类偏见不同，AI偏见具有规模化和隐蔽性，因其决策过程常被视为“客观”而更难察觉。
例如，招聘AI系统曾因训练数据中男性简历占比过高，导致对女性求职者评分偏低；某面部识别技术因训练集中浅色人种样本更多，对深色人种的识别错误率显著高于前者。这些问题在科技、金融、安防等依赖AI决策的行业尤为突出。
AI偏见的优势在于促使社会关注算法公平性，推动技术伦理发展；但也可能加剧社会不平等，损害弱势群体权益。未来需通过多样化训练数据、公平性算法设计及第三方审计机制来缓解，同时需平衡技术创新与社会责任，确保AI发展惠及所有群体。
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