是的，embedding 可以并且应该被评估公平性。Embedding 是数据的数值表示（例如文本、图像或用户行为），机器学习模型使用这些表示来进行预测或识别模式。然而，这些表示可能会无意中编码训练数据或模型架构中存在的偏差。例如，在有偏见的文本语料库上训练的词嵌入可能会将某些职业与特定的性别联系起来（例如，“护士”与女性代词相关联，“工程师”与男性代词相关联）。评估公平性有助于识别和减轻此类问题，确保 embedding 不会延续有害的刻板印象或不公平的结果。
为了评估公平性，开发人员可以使用定量和定性的方法。一种方法是测量受保护属性（例如，性别、种族）的 embedding 与其他术语或概念之间的相似性得分。例如，词嵌入关联测试 (WEAT) 通过计算中性术语（如“数学”或“艺术”）和对社会敏感的群体（如男性/女性姓名）的 embedding 之间的余弦相似度来量化偏差。另一种方法是涉及聚类 embedding 以检查受保护的属性是否与特定结果不成比例地分组。在图像 embedding 中，公平性评估可能涉及测试面部识别模型在不同人口群体中的表现是否同样出色。TensorFlow 中的 Fairness Indicators 或 AI Fairness 360 等工具提供了自动化这些测试的框架，提供了诸如人口统计均等或均等赔率等指标。
然而，评估 embedding 中的公平性并非易事。挑战包括定义在特定上下文中构成“公平”的内容以及选择适当的指标。例如，使用 embedding 的医疗诊断模型可能优先考虑准确性而非人口统计均等，而招聘工具可能要求各群体之间严格平等。此外，偏差可能是上下文相关的：在一个语言或文化中看起来没有偏差的 embedding 可能在另一种语言或文化中失败。开发人员还必须考虑公平性和模型性能之间的权衡。定期审计、多样化的训练数据以及去偏算法（例如，从 embedding 中删除有偏见的维度）等技术可以帮助解决这些问题。最终，公平性评估需要持续的迭代和特定领域的调整，以确保 embedding 与道德目标保持一致。