个性化算法偏差参考文章

对于想了解个性化算法偏差（bias in personalized algorithms）的相关文章，这是一个当前备受关注的领域。以下是几篇可能对你有帮助的研究论文和文章的推荐：

1. "Algorithmic Bias in Machine Learning" by Sandyarsky, Iskander.

   • 本文探讨了机器学习中的算法偏见，主要用于深度学习和决策模型中。

2. "Gender Shades: Intersectional Analysis of Gender and Skin Type Across AI" by Joy Buolamwini and Timnit Gebru.

   • 这项研究考察了不同脸部识别系统中的性别和肤色偏差问题。

3. "Explaining and Harnessing Adversarial Examples" by Goodfellow et al.

   • 本文讨论了生成对抗样本的技术，并分析了它们在机器学习模型中的广泛存在及其引起的偏差。

4. "Mitigating Unwanted Biases in AI" by Hannah Wallach, et al.

   • 这篇综述强调理解和克服人工智能系统的各种固有偏见的必要性。

5. "Equality of Opportunity in Supervised Learning" by Hardt, Price, and Srebro.

   • 该篇文章关注数据集和模型如何强化现有的社会不平等和偏见。

6. "Detecting and Removing Bias in Simulators" by Jack Li, Tegan Maharaj, Raeid Saade, et al.

   • 本文介绍了检测和修正模拟器中的偏见，以提高自动驾驶系统的准确性。

7. "The Ethical Algorithm: The Science of Socially Aware Algorithm Design" by Michael Kearns and Aaron Roth.

   • 书中包含了对算法偏见、公平性和透明度的全面讨论，以及实现这些目标的方法。

8. "A Roadmap for AI that Benefits Everyone" by MariaF.慢性病, Jacob Thelen, Arth q Gionfriddo, et al.

   • 文章提供了将公平性嵌入人工智能发展路线图的模型和案例。

请注意，由于上述文章和资源可能涉及到较高的专业理论和技术细节，阅读之前你可能需要有一定的算法或机器学习基础。同时，由于小说研究进展迅速，可能会有更近期的研究成果产生，所以建议查阅最新的学术论文和期刊获取最新的信息与讨论。在一些开放获取的研究数据库如arXiv.org、Google Scholar等上可以找到这些论文的电子版。