图像搜索中的数据集偏差是指，用于构建搜索算法的训练数据不能准确代表真实世界图像的多样性，从而导致结果出现偏差或不公平。这种偏差的出现是因为用于训练机器学习模型的数据通常反映了现有的社会、文化或技术局限性。例如，如果一个图像搜索模型在一个过度代表某些人口统计数据、对象或上下文的数据集上进行训练，那么搜索结果将不成比例地偏向于这些过度代表的元素。这种情况可能在数据收集过程中无意中发生，例如从地理或文化覆盖不均匀的平台抓取图像，或者由于对少数群体或场景的抽样不足。
一个常见的例子是搜索诸如“CEO”或“护士”之类的职业。如果训练数据集主要包含男性 CEO 或女性护士的图像，即使现实世界的人口结构更加平衡，搜索结果也会强化这些刻板印象。另一个例子是地理偏差：在一个地区图像上训练的模型可能无法返回与另一个地区相关的查询的相关结果。例如，如果数据集缺少其他文化的例子，搜索“传统婚礼服装”可能会主要显示西式礼服。类似地，对象识别也可能存在偏差：如果训练数据缺少较旧或较便宜的型号，搜索“办公椅”可能会优先考虑现代人体工学设计。
开发者可以通过审计训练数据的多样性和代表性来缓解数据集偏差。相关技术包括主动从代表性不足的群体收集数据、使用分层抽样来确保类别平衡，或应用数据增强来人为地增加多样性（例如，改变光照、角度或背景）。诸如公平性指标或偏差检测框架之类的工具可以帮助识别差距。然而，解决偏差是一个持续的过程：即使是平衡良好的数据集也可能随着社会规范的演变而过时。使用更新的数据和用户反馈循环进行定期再培训至关重要。对于图像搜索系统，结果排名的透明度以及允许用户报告有偏差的输出可以进一步减少危害。最终，减少数据集偏差可以提高图像搜索工具的可靠性和伦理完整性。
