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文档摘要

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AI算法的跨域适配性与偏差检测研究

一、引言

在人工智能技术深度融入医疗、金融、教育等多领域的今天，AI算法的实际应用已从“单一场景精准预测”转向“多场景泛化服务”。然而，不同领域的数据分布往往存在显著差异——例如，医疗影像模型在三甲医院训练后，应用于社区医院时可能因设备参数、拍摄角度不同而性能下降；推荐系统在一线城市用户数据中训练后，对下沉市场用户的兴趣捕捉可能出现偏差。这种“训练域”与“目标域”的不匹配，直接影响算法的实用性。与此同时，跨域应用中还隐藏着另一种风险：算法可能因训练数据的局限性，对特定群体（如不同性别、地域或年龄的用户）产生不公平的预测，即“偏差”。例如，人脸识别技术曾被曝出