使用统计方法测量人工智能模型中的偏差，以人脸生物特征识别为例。

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Measuring Bias in AI Models with Application to Face Biometrics: An
Statistical Approach

解决问题：本篇论文旨在研究如何使用统计方法来衡量人工智能模型中的偏差，并以人脸识别技术为例进行实验。此外，论文探讨了如何基于偏差分析开发新的风险评估框架，以满足欧盟委员会新的风险法规的需求。

关键思路：论文提出了一种新的统计方法，即基于N-Sigma方法来衡量机器学习模型中的偏差。N-Sigma方法是一种在物理和社会领域中验证假设的流行统计方法，但在机器学习领域中尚未被广泛应用。相比于当前领域的研究，本论文提出的思路具有创新性。

其他亮点：本论文的实验以人脸识别技术为例进行，使用了新的统计方法来衡量模型中的偏差。此外，论文还探讨了如何基于偏差分析开发新的风险评估框架。论文未提及是否有开源代码。这项工作值得进一步深入研究。

关于作者：本文主要作者来自西班牙国家研究委员会和西班牙国家技术大学。在过去的研究中，他们分别涉及人脸识别技术和生物识别技术。

相关研究：近期的相关研究包括“FairFace: Face Attribute Dataset for Balanced Race, Gender, and Age”（Yuezun Li等，2019）和“Mitigating Bias in Face Recognition using Cross-Modal Learning”（Hu Han等，2019）。这些研究都与人脸识别技术和偏差分析相关。

论文摘要：这篇文章研究了用统计方法来测量自动决策系统中的偏差，重点关注人脸识别技术。文章提出了一种新的方法，利用基于N-Sigma方法的统计方法来测量机器学习模型中的偏差。N-Sigma是一种流行的统计方法，用于验证物理学和社会领域等一般科学的假设，但其在机器学习领域的应用尚未被探索。本文研究了如何应用这种方法来开发基于偏差分析的新风险评估框架，并讨论了与其他流行的统计测试方法相比的主要优缺点。此外，文章还提到，欧洲委员会发布的新的人工智能法规框架提出了一种基于风险的法律方法，并强调了开发适当的风险评估的必要性，以应对AI中的偏见等问题。

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