据TechXplore网6月25日消息，美国俄勒冈州立大学和Adobe公司的研究人员开发出一种名为FairDeDup的人工智能（AI）训练方法，可以降低人工智能系统的偏见。FairDeDup通过删除训练数据中的冗余信息来降低计算成本，并结合可控的、人为定义的多样性维度来减轻偏见。该方法可以帮助创建更加公平的人工智能系统，解决与职业、种族、性别、年龄、地理和文化相关的偏见问题。该研究呼吁在训练人工智能系统时考虑公平性，人为定义公平标准，而不是由数据集来决定。

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