Execution Context
此功能使机器学习伦理专家能够对已部署的AI系统进行严格、自动化的偏见审计。通过直接集成到计算资源中，该功能会扫描模型输出，并与人口统计数据进行比对，以检测潜在的歧视性影响。该过程确保符合监管标准，同时保持运营效率。它能够生成可执行的改进建议，而无需中断生产工作负载。
系统会启动全面的扫描，对训练数据和推理数据进行分析，以建立基准公平性指标。
算法会比较不同保护群体之间的性能表现，并标记超出预设阈值的统计差异。
自动生成报告，其中包含针对模型重新训练或参数调整的具体建议。
Operating Checklist
通过选择目标模型并定义受保护属性组来初始化审计范围。
将历史数据和实时数据导入计算环境，用于分析。
对产品进行公平性指标的比较分析，并与行业基准和内部政策进行对照。
生成包含特定偏见向量和缓解策略的详细审计报告。
Integration Surfaces
数据摄取管道
安全地将标注数据集从存储系统流式传输到计算集群，用于初步的偏见检测分析。
模型评估引擎
对各种输入数据集执行推理测试，以衡量输出分布和公平性指标。
合规仪表盘
为相关方实时呈现审计结果、合规状态和整改进展。
