模型偏见缓解（Bias Mitigation）是指在人工智能模型的开发和应用过程中，通过特定策略和技术手段识别、减少或消除模型可能存在的偏见，以确保预测结果的公平性和无歧视性。偏见通常源于训练数据的不平衡或不代表性，导致模型对某些群体（如性别、种族或地域）产生不公正的决策偏差，而缓解措施则旨在从数据、算法或输出层面进行干预，提升模型的伦理合规性。
在AI产品开发的落地实践中，偏见缓解技术扮演着关键角色。产品经理需整合方法如数据预处理（例如重新采样或添加公平权重）、算法调整（如采用公平约束的机器学习模型）以及后处理校准，以应对推荐系统、招聘工具等场景中的歧视风险。这不仅有助于满足法规要求（如AI伦理准则），还能增强用户信任和产品可靠性，推动负责任AI的普及。
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