向量相似性在确保公平的AI驱动决策中扮演着至关重要的角色，它影响着系统如何比较和分组数据点。本质上，向量相似性衡量的是两个数据点在数学空间中的关联程度，这直接影响到推荐、分类或资源分配等决策。例如，在一个招聘工具中，候选人简历可能根据技能和经验被转换成向量。系统随后使用相似性度量（例如，余弦相似性）将那些被认为“相似”的候选人分组。如果这些向量无意中编码了带有偏见的模式——例如，由于历史招聘数据而偏袒特定学校的候选人——系统就可能永久化不公平的结果。相反，精心设计的相似性度量可以帮助发现那些可能被忽视的合格候选人，从而促进公平。
一个实际例子是信用评分。假设一个模型根据收入、付款历史和人口统计信息将贷款申请人表示为向量。如果相似性度量过分强调邮政编码（由于系统性偏见，这可能与种族相关），来自特定地区的申请人可能会被不公平地归类为高风险。为了解决这个问题，开发者可以调整向量的构建或比较方式。从向量空间中移除敏感属性（例如，邮政编码）或使用公平感知相似性度量（例如，具有公平约束的马哈拉诺比斯距离）等技术可以减少偏见。另一种方法是应用后处理：在识别出相似申请人聚类后，开发者可以审计不同人口群体（例如，审批率）的结果，并重新校准阈值以确保公平对待。
对于开发者而言，确保向量相似性的公平性需要积极主动的设计和测试。首先，检查哪些特征对相似性计算贡献最大。SHAP 值或特征重要性得分等工具可以揭示敏感属性是否不成比例地影响向量距离。其次，考虑使用对抗性训练：次级模型可以尝试从向量中预测受保护的属性（例如，性别），如果这些预测准确，则可以惩罚主模型。第三，使用合成数据或反事实数据测试系统。例如，创建仅在受保护属性上有所不同的相同申请人资料对（例如，将“John”改为“Jane”），并检查它们的相似性得分是否存在显著差异。通过迭代优化向量的定义和比较方式，开发者可以在保持系统准确性和可用性的同时，使相似性度量与公平性目标保持一致。