本文介绍了如何消除机器学习算法的偏见，包括数据收集、选择正确的学习模型和进行现实生活中的偏见评估等三个关键规则。
最近，机器学习（ML）算法在帮助人们处理不同任务方面表现出了非常出色的效果：数据分类和聚类、模式发现、异常检测等等。然而，ML算法有时会产生有偏差的输出，这可能对某些人非常不公正和冒犯。在纽约，甚至有庭审正在进行，旨在澄清自动化招聘工具及其可能存在的有偏见的结论的立法问题。
一个显示偏见的ML算法的例子是ChatGPT，这是一种现在流行的自然语言处理工具，能够回答用户的问题、协助编写电子邮件和文章，甚至编写代码。加州大学伯克利分校的一位教授让ChatGPT根据种族和性别判断一个人是否是熟练的程序员，结果该工具选择了
