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【标题】Data and AI governance: Promoting equity, ethics, and fairness in large language models
数据与AI治理：在大语言模型中促进公平、伦理与公正
📰 期刊：MIT Science Policy Review (2025)
✍️ 作者：Alok Abishek, Lisa Erickson, Tushar Bandopadhyay
🔗 DOI：10.38105/spr.1sn574k4lp
【摘要】本文系统探讨了在机器学习模型全生命周期中治理、评估和量化偏见的路径——从初始开发、验证到生产监控与护栏实施。基于团队开发的LLM偏见评估测试套件（BEATS），分析了当前大语言模型中的偏见与公平性缺口，提出了数据与AI治理框架来应对偏见、伦理、公平与事实性四大挑战。
💡 推荐理由：兼具技术深度与政策视野，构建了从技术评估到治理框架的完整闭环，对理解AI社会治理中的"公平性"问题有直接参考价值。