AutoML 通过将偏差检测和缓解技术集成到自动化流程中，确保其模型的公平性。这首先从分析训练数据中的不平衡性开始，例如某些群体代表性不足或标签倾斜。例如，如果贷款审批数据集包含来自特定人口群体的样本数量明显较少，AutoML 工具可能会标记这种不平衡。然后，它们会应用诸如重新加权数据样本、对代表性不足的群体进行过采样或生成合成数据等技术来减少偏差。像 Google 的 Vertex AI 和 IBM 的 Watson AutoML 这样的平台内置了公平性指标，可以自动检查数据分布中的差异，帮助开发人员尽早解决问题。
在模型训练期间，AutoML 系统通常会整合具备公平意识的算法。这些算法会调整学习过程，以最大程度地减少有偏见的输出结果。例如，一些工具会修改损失函数，以惩罚对受保护群体（如种族或性别）造成不成比例损害的预测。其他工具则使用对抗性训练，其中一个辅助模型试图从主模型的预测中预测敏感属性（例如年龄），迫使主模型消除偏差以“欺骗”对抗模型。像 H2O.ai 和 DataRobot 这样的 AutoML 框架允许用户将公平性约束（例如机会均等或人口统计学上的平等）指定为与准确性并列的优化目标。这确保了模型在性能和公平结果之间取得平衡。
最后，AutoML 提供训练后的公平性评估。工具会生成报告，突出显示各子群体在假阳性率等指标上的差异。例如，人脸识别模型可能对深色皮肤个体显示较低的准确性，促使开发人员进行迭代。像 Fairlearn 和 Aequitas 这样的库通常被集成到 AutoML 平台中，用于量化偏差并提出补救措施，例如调整分类决策的阈值。然而，AutoML 并不能消除人类责任——开发人员必须解释结果、验证修复措施，并确保数据收集实践避免系统性偏差。虽然自动化简化了公平性检查，但伦理模型仍然需要审慎的监督和领域知识，以有效地解决特定情境下的偏差问题。