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EARN 公平：在利益相关者之间解释、询问、评审和协商人工智能公平度量
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
人工智能的公正性问题日益突显，可解释的人工智能被认为是提高公正性的方法。本文总结了八个公正性期望，并将其与人工智能生命周期相联系，讨论了可解释的人工智能如何解决这些期望。
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关键要点
- 人工智能系统的广泛应用突显了算法公正性问题，尤其是在高风险情景下。
- 改善人工智能系统公正性的方法和措施亟待考虑。
- 可解释的人工智能被认为是提高公正性的一种有希望的方法。
- 可解释的人工智能方法和公正性概念各不相同，表达不同的期望。
- 可解释的人工智能与公正性之间的确切联系仍然模糊不清。
- 在人工智能系统的整个生命周期中，可能适用不同的措施来增加算法的公正性。
- 目前尚无连贯的方法将公正性期望与人工智能生命周期相对应。
- 本文总结了八个公正性期望，并讨论可解释的人工智能如何帮助解决这些期望。
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