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使人工智能系统于决策进程里出现偏见与歧视的可能性降低下来，这属于当下技术发展的关键议题，这得从数据。算法以及系统设计多个层面一块儿展开干预，训练数据的质量是非常关键重要的，要是数据里边本身含有着历史偏见，算法就会学习到并且把这些不公平给放大，所以，一定要对数据开展严格的清洗以及偏见审核，保证其具备代表性还有公平性。

于算法层面上看，开展研发工作的人员需要采用去除存在的导致偏向的技术，像是借助运用使规则正常化的方式来对模型加以限制，或者引进具有公平性质表现的指标当成用来做出优化的目标指向。与此同时，模型所具有的进行决策时依靠的相关逻辑应当尽最大努力达成能够让外界清晰看到并且可以得到解释说明的程度，从而方便外部进行审核检查以及监督管理，能够及时地察觉到潜藏的有可能带有偏向性质的模式形态。

不可或缺的是建立完善的伦理审查机制，还要建立完善的行业监管机制，通过制定明确的法律法规，通过制定明确的技术标准在制度上约束人工智能的开发，在制度上约束人工智能的应用，确保人工智能的输出结果符合公平正义原则，最终实现技术服务于所有人的福祉 。

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