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为什么算法有偏见？
1、数据偏见：算法的训练数据可能包含历史偏见，导致算法在处理新数据时重复这些偏见。
2、设计偏见：算法的设计者可能无意识地引入偏见，例如在定义目标或选择特征时。
3、反馈循环：算法的决策会影响到现实世界，而现实世界的反馈又会进一步训练算法，形成偏见循环。
4、样本偏差：如果训练数据不能代表整体人口，算法的决策就会偏向于数据集中的多数群体。
5、算法透明度：许多算法（尤其是深度学习模型）缺乏透明度，使得发现和纠正偏见变得困难。
总之，算法有偏见是因为数据、设计、反馈、样本和透明度等多个因素相互作用的结果，解决偏见需要从这些方面综合入手。
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