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速報

多指標揭露的公平性不一致：人臉辨識與FDI衡量

機器學習在生物辨識與醫療等高風險應用中公平性評估已成焦點。本研究以多項公平性指標交叉分析人臉辨識模型，檢視各指標對族群差異的衡量方式。提出公平性不一致指標FDI，發現不同指標常導致互相矛盾的偏差結論，提示單一指標報告不足以可靠判斷模型偏差。