数据集中的常见偏差来源包括抽样偏差、测量偏差和历史/社会偏差。当收集的数据不能准确代表目标人群时，就会发生抽样偏差。 例如，主要用年轻成人图像训练的面部识别系统可能对儿童或老年人的表现不佳。 测量偏差源于有缺陷的数据收集方法，例如不一致的标记或传感器错误。 历史偏差反映了嵌入在数据中现有社会不平等现象，例如招聘数据集中性别或种族差异。 这些偏差可能导致模型延续不公平的结果或无法推广。
具体例子有助于说明这些问题。 如果临床试验参与者主要为男性，则医疗保健数据集中可能发生抽样偏差，从而导致模型错误诊断女性患者的病情。 测量偏差可能源于仅以一种语言捕获响应的调查工具，从而排除了非母语人士。 历史偏差经常出现在使用邮政编码作为特征的信用评分系统中，由于系统性的住房歧视，邮政编码与种族间接相关。 即使是看似中立的数据（例如，职位申请关键字）如果过去的招聘决策偏爱某些人群，也会编码偏差。 如果不加审查地重复使用数据集，这些问题就会变得更加复杂。
缓解策略取决于偏差类型。 对于抽样偏差，通过跨相关群体（例如，年龄、种族）对数据集进行分层，并使用过度采样代表性不足的类别等技术，确保多样化的数据收集。 通过审核数据收集工具的一致性和包容性来解决测量偏差 - 例如，通过多个注释器验证标签。 为了消除历史偏差，可以预处理数据以删除敏感属性（如种族）或应用公平性感知算法来调整模型输出。 IBM 的 AI Fairness 360 或 Google 的 What-If Tool 等工具可以帮助分析和纠正偏差。 定期测试边缘案例的模型并记录数据来源和局限性以保持透明度。 将技术修复与领域专业知识相结合可确保更全面地减少偏差。