个性化算法偏差参考文章

对于想了解个性化算法偏差（bias in personalized algorithms）的相关文章，这是一个当前备受关注的领域。以下是几篇可能对你有帮助的研究论文和文章的推荐： 1. **"Algorithmic Bias in Machine Learning"** by Sandyarsky, Iskander. - 本文探讨了机器学习中的算法偏见，主要用于深度学习和决策模型中。 2. **"Gender Shades: Intersectional Analysis of Gender and Skin Type Across AI"** by Joy Buolamwini and Timnit Gebru. - 这项研究考察了不同脸部识别系统中的性别和肤色偏差问题。 3. **"Explaining and Harnessing Adversarial Examples"** by Goodfellow et al. - 本文讨论了生成对抗样本的技术，并分析了它们在机器学习模型中的广泛存在及其引起的偏差。 4. **"Mitigating Unwanted Biases in AI"** by Hannah Wallach, et al. - 这篇综述强调理解和克服人工智能系统的各种固有偏见的必要性。 5. **"Equality of Opportunity in Supervised Learning"** by Hardt, Price, and Srebro. - 该篇文章关注数据集和模型如何强化现有的社会不平等和偏见。 6. **"Detecting and Removing Bias in Simulators"** by Jack Li, Tegan Maharaj, Raeid Saade, et al. - 本文介绍了检测和修正模拟器中的偏见，以提高自动驾驶系统的准确性。 7. **"The Ethical Algorithm: The Science of Socially Aware Algorithm Design"** by Michael Kearns and Aaron Roth. - 书中包含了对算法偏见、公平性和透明度的全面讨论，以及实现这些目标的方法。 8. **"A Roadmap for AI that Benefits Everyone"** by MariaF.慢性病, Jacob Thelen, Arth q Gionfriddo, et al. - 文章提供了将公平性嵌入人工智能发展路线图的模型和案例。 请注意，由于上述文章和资源可能涉及到较高的专业理论和技术细节，阅读之前你可能需要有一定的算法或机器学习基础。同时，由于小说研究进展迅速，可能会有更近期的研究成果产生，所以建议查阅最新的学术论文和期刊获取最新的信息与讨论。在一些开放获取的研究数据库如arXiv.org、Google Scholar等上可以找到这些论文的电子版。