算法中道：实践伦理与负责任的人工智能

从实践角度看,本书为人工智能从业者提供了切实可行的方法和工具,指导负责任的人工智能的实践。它提高了业界对人工智能伦理和社会影响的认识,推动负责任的人工智能的发展。它为制定行业标准和监管政策提供了重要参考。更重要的是,它启发了将伦理考量融入技术创新的新思路,有望推动人工智能向更负责任的方向发展。

本书是一本关于构建负责任人工智能（RAI）系统的实践指南，旨在解决人工智能应用中的伦理问题，如偏见、不透明性、问责缺失和隐私泄露等，通过理论框架与实践方法相结合，为不同角色（数据科学家、业务分析师、产品负责人等）提供系统性指导。本书的核心理念是“算法中道”，即在追求人工智能性能的同时，也要兼顾公平、透明、可问责和隐私安全等伦理价值。两位具有跨学科背景的作者探讨了负责任的人工智能的主要内容，包括如何确保模型的公平性，避免对特定群体的歧视；如何提高模型的可解释性，让人工智能的决策过程不再是“黑箱效应”；如何建立模型的问责机制，及时发现和纠正问题；以及如何保护数据和模型的隐私安全。这些内容不仅对人工智能从业者至关重要，对于关心技术发展和社会公平的每个人来说也都是宝贵的知识。

斯雷·阿格拉瓦尔（Sray Agarwal），数字业务转型公司Publicis Sapient的数据科学和分析副总监，是一位在预测建模、预测和高级机器学习方面拥有丰富的算法和高级统计知识的知名行业专家。他将AI分析运用于从金融服务业，并为英国最大的银行之一领导了负责任的AI框架的开发。他对技术发展的贡献得到了微软的认可，并于2020年获得AI领域最有价值专家奖。

沙辛·米什拉（Shashin Mishra），数字业务转型公司Publicis Sapient的数据科学和分析总监。他自任现职以来，主持构建了跨行业垂直领域的变革性AI产品。在加入Publicis Sapient之前，他是一家物联网初创公司的联合创始人，2009年他被公认为印度最有前途的企业家之一。他目前感兴趣的领域是构建负责任的算法和监管机构在人工智能的未来。

杨安卓，法学博士，江西财经大学法学院副教授、硕士生导师，江西财经大学数据法律研究院研究员。研究方向为计算法学、数据法学、法律史学、人工智能与法律研究方法论、数字法律人类学等。

第一章 导论

什么是负责任的AI

负责任的AI的诸方面

公平的AI

可解释的AI

可问责的AI

数据和模型隐私

参考资料

第二章 公平性和代理特征

引言

关键参数

混淆矩阵

常用准确率指标

公平性与公平性指标

公平性指标

Python实现

代理特征

代理特征的检测方法

线性回归

方差膨胀因子（VIF）

基于方差的线性关联方法

余弦相似性/距离度量方法

互信息

结论

参考资料

第三章 数据中的偏见

引言

统计均等差异

差异影响

当Y为连续变量且S为二元变量时

当Y为二元变量且S为连续变量时

结论

参考资料

第四章 可解释性

引言

特征解释

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