在一些敏感领域使用机器学习，算法的公平性常会引发巨大争议。这些问题的出现往往是因为历史数据中的偏差特征，比如种族和性别上的小众团体，往往因此在机器学习预测中产生不利的歧视结果。在包括贷款，招聘，刑事司法和广告在内的各种广泛使用AI的领域，机器学习因其预测误
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