【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种偏见治理方法、系统及设备，尤其涉及一种人工智能模型辅助决策的偏见治理方法、系统及设备，属于人工智能决策治理。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，图灵奖获得者“深度学习之父”geoffrey hinton(2023)提出人工智能亟需有效的伦理治理来确保其作出有利于人类福祉的决策。然而根据哪种伦理规范判断，基于谁的利益取舍，是人工智能在决策时面临的现实困境。全球人工智能技术发展的差序格局，开发者的地域、文化、教育背景，以及训练数据的社会、文化、政治属性，使得偏见客观存在，成为人工智能全领域深度应用的风险和挑战。如何防范和化解偏见，已成为人工智能伦理治理中亟待解决的关键问题，需要与之匹配的方法以实现敏捷治理。
2、然而，在现有的方法中，通过标注和清洗的大数据进行训练，带来周期长、成本高的问题；通过法律规约和行业标准的约束，难以实现与人工智能输出同步的敏捷治理。通过道德算法嵌入将伦理原则整合到人工智能的算法之中，确保其决策和行为符合人类的伦理和道德标准，可以实现高效、同步的偏见治理。一方面，道德算法有助于ai在...
【技术保护点】
1.一种人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，所述步骤(1)的方法为，对人工智能模型进行有监督的训练，通过训练过程，将训练数据中包含的决策事件关联知识转化为计算机可处理的类、关系、函数、公理、实例的知识表示，构建包含类、关系、函数、公理、实例五个元语的决策事件关联知识的本体表示框架，作为人工智能模型学习决策事件关联知识的基础；所述训练数据来自经过官方发布和人工标注的文本数据。
3.根据权利要求2所述的人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，所述步骤(1)的方法为，对人工智能模型进行有监督的训练，通过训练过程，将训练数据中包含的决策事件关联知识转化为计算机可处理的类、关系、函数、公理、实例的知识表示，构建包含类、关系、函数、公理、实例五个元语的决策事件关联知识的本体表示框架，作为人工智能模型学习决策事件关联知识的基础；所述训练数据来自经过官方发布和人工标注的文本数据。
3.根据权利要求2所述的人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，步骤(2)中所述获取决策信息的方法为：
5.根据权利要求4所述的人工智能模型辅助决策的偏见治理方法，其特征在于，步骤(2)所述的测评人工智能的偏见指数，具体包括：
6.根据权利要求5所述的人工智能模型辅助决策的偏见治理方法...
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