刻板印象固化與社會群體貶抑
設計與開發
風險描述
訓練數據中包含的社會刻板印象被模型學習和放大,導致 AI 系統在生成內容時自動關聯特定群體與負面特徵。例如,將特定職業與性別綁定、將特定民族與犯罪關聯。這不僅是偏見輸出問題,更會透過大規模使用進一步固化社會偏見,形成負面回饋循環。
框架對照
iso 23894R3
tw principle公平與不歧視
tw risk type社會系統性影響(Societal Systemic)
控制措施
- 刻板印象偵測工具
- 反偏見訓練數據策展
處理步驟
- 使用刻板印象偵測工具掃描訓練數據和模型輸出
- 建立「反刻板印象」訓練數據策展流程,平衡群體表徵
- 在模型評估中加入刻板印象關聯度測試
- 設定監控指標追蹤生產環境中的刻板印象輸出頻率