Система машинного обучения для камер видеонаблюдения непропорционально часто помечает людей из определённой этнической группы. Какой тип предвзятости вызывает такой несправедливый результат?

Предвзятость выборки (Sampling bias) возникает, когда данные, используемые для обучения модели, не являются репрезентативными для реального распределения, на котором модель будет использоваться. В данном случае, если модель обучалась на наборе данных, где определённая этническая группа была недостаточно представлена или представлена в условиях, отличных от реальных (например, плохое освещение), это может привести к несправедливой классификации. Предвзятость измерения (Measurement bias) относится к систематическим ошибкам в процессе сбора данных. Предвзятость наблюдателя (Observer bias) связана с влиянием ожиданий наблюдателя на результаты. Предвзятость подтверждения (Confirmation bias) — это склонность интерпретировать новую информацию так, чтобы она подтверждала существующие убеждения.