文档包含正文，附件：模型偏差与公平性评估报告模板、数据保护与合规声明、模型使用合规承诺书、第三方审核机构资质说明、模型改进与维护计划。
AI模型偏差与公平性评估协议
一、模型偏差与公平性评估协议的理论与目的
本协议的目的是为确保AI模型在应用中能够避免任何带有歧视的偏差或不公平的
输出，提供高水平的公平性和相关性能，并为相关企业和经营体提供指导和规范。
评估与测试的方法应该全面、严格并与相关业界标准相符，以确保模型的全面性和
可信度。
二、定义条款
1.模型偏差（Bias）：指模型在处理输入数据时，因训练数据或模型结构的
原因导致的歧视性输出或差异化对待。
2.公平性（Fairness）：指模型在多样化用户群体中均能提供无偏差的输
出，不因群体特征（如性别、种族等）产生不公差异。
3.模型提供方（甲方）：指负责AI模型设计、开发及维护的一方。
4.模型使用方（乙方）：指负责模型实施与应用，并确保模型在其特定应用
环境中合规使用的一方。
5.第三方审核方：负责对模型进行偏差与公平性审查的独立第三方。
三、模型偏差检测与公平性评估运行规范
1.偏差检测的检测步骤
o数据源与数据分析：检测模型所使用数据源的多样性和公平性，确
保数据取源过程没有歧视。源数据应包含不同性别、年龄、身份类别
等的数据，确保数据样本的代表性，以避免模型产生偏差。
o数据比较与分类：将模型应用于不同分类的数据，检测输出的合理
性和歧视性应用方案。模型应当通过不同人群、不同特征的数据集进
行性能检测，确保输出结果的公平性和一致性。
o数据质量保证：数据收集、清洗、标注的过程必须遵循透明性原
则，确保数据质量的一致性和完整性。数据质量控制包括但不限于数
据缺失率、标注正确率及数据多样性等关键指标。数据缺失率不得超
过5%，标注正确率不得低于95%。
o误差检测：模型输出应与标准答案进行比对，计算出均方误差、平
均绝对误差等指标，若某类人群的误差显著高于其他人群，则可能存
在模型偏差，需进一步验证和修正。
o模型自学习与调优：模型应具备自我学习的能力，在发现偏差后自
动调整权重以提高公平性。每个调整过程均应有详细记录，记录内容
应包括时间、调整原因、调整参数等信息，供第三方审核。
2.模型公平性评估规范
