强化学习 (RL) 通过显式设计奖励函数、环境和学习过程来处理公平性和偏差，从而考虑到公平的结果。 在 RL 中，智能体通过与环境交互并获得特定行为的奖励来学习。 如果奖励函数不包含公平性考虑，则智能体可能会优化效率或利润，同时无意中加强偏差。 例如，一个基于 RL 的招聘系统，旨在最大化员工保留率，如果历史数据反映出有偏见的招聘实践，则可能会偏向于历史上过度代表的群体的候选人。 为了解决这个问题，开发人员可以修改奖励函数来惩罚有偏差的决策，例如当智能体不成比例地拒绝来自某些人口统计数据的候选人时，奖励会更低，或者将公平性指标（例如，人口统计学均等）直接纳入奖励计算中。
环境和训练数据也发挥着关键作用。 RL 智能体从交互中学习，因此，如果环境模拟了具有内在偏差的现实世界场景（例如，推荐系统中有偏差的用户反馈），则智能体将复制这些偏差。 例如，一个电影推荐 RL 模型，在某些流派被特定人群不成比例地喜欢的数据上进行训练，可能会强化刻板印象。 开发人员可以通过预处理训练数据以消除有偏差的模式或使用对抗训练等技术来缓解这种情况。 在对抗设置中，辅助模型尝试根据智能体的决策来预测敏感属性（例如，性别或种族），从而迫使智能体学习阻止对手成功的策略，从而减少偏差。
最后，诸如约束 RL 或公平感知探索策略之类的算法技术可以明确地优先考虑公平性。 受约束的 RL 允许开发人员对有偏差的结果设置硬性限制 - 例如，确保贷款审批 RL 系统对一个群体的贷款批准率永远不会比其他群体低 10%。 探索策略可以鼓励智能体在训练期间测试有利于弱势群体的操作。 部署后，持续监控至关重要。 一个真实的例子是基于 RL 的医疗保健资源分配器，必须定期对其进行审核，以确保它不会由于不断变化的数据模式而优先考虑某些患者群体而不是其他患者群体。 通过结合这些方法 - 周到的奖励设计、具有偏差意识的环境和算法约束 - 开发人员可以创建在性能与公平性之间取得平衡的 RL 系统。