Fairlearn：提升AI系统公平性的工具

Fairlearn是一个开源、社区驱动的项目，旨在帮助数据科学家提升AI系统的公平性。通过我们的指南和用例，您可以了解AI公平性，并使用我们的Python工具包来评估和缓解公平性问题。

什么是AI公平性？

AI系统的公平性不仅仅是运行几行代码。每个用例中，社会和技术方面共同影响着哪些人可能会受到AI系统的伤害以及如何受到伤害。许多复杂的因素可能导致不公平，因此需要多种社会和技术过程来缓解这些问题，而不仅仅是我们库中的缓解算法。

使用案例：信用卡贷款

在信用卡违约模型中评估和缓解公平性问题。当金融服务机构决定批准或拒绝贷款时，会使用多种模型，包括预测申请人违约概率的模型。这些预测有时会被用来自动拒绝或接受申请，直接影响申请人和机构。在这种情况下，当模型对某些申请人群体的错误率高于其他群体时，可能会出现与公平性相关的伤害。我们使用Fairlearn来评估不同性别群体的影响，并探讨如何缓解观察到的不平等。

如何开始使用Fairlearn

要开始使用Fairlearn，您需要安装Fairlearn包。安装过程如下：

pip install fairlearn

但这并不是结束！请查看我们的用户指南和其他资源，以了解公平性对您用例的意义。如果您遇到任何问题，可以在Discord上联系我们。

资源

• 用户指南：了解AI中的公平性、公平性指标和缓解算法。
• API文档：库参考和示例。
• 贡献者指南：无论您的背景或专业知识如何，都可以通过案例研究、文档或代码来帮助我们。

加入社区

Fairlearn社区由来自多个学科和地区的开源贡献者、数据科学从业者和负责任的AI爱好者组成。加入最新的讨论，提出使用问题，了解最新更新，发现如何参与。

• Discord：加入社区并提出使用问题。
• StackOverflow：提出使用问题。
• GitHub：贡献代码、文档和用例，提交错误报告和功能请求。
• Twitter：关注我们以获取最新更新。

贡献Fairlearn

Fairlearn由具有多种背景和专业知识的开源贡献者构建和维护。加入我们的努力，贡献反馈、指标、算法、可视化、创意等，让我们共同发展这个工具包！

结论

Fairlearn不仅是一个工具，更是一个社区。通过参与，您不仅可以提升AI系统的公平性，还能与志同道合的人一起推动这一重要议题的发展。快来加入我们吧！