为了避免 AI 算法产生偏见和歧视，可能要求穿透审查 AI 算法的基础数据，也就是基于样本可解释性，审查那些用于训练算法模型的被采集标注的样本是否带有偏向性。举个例子，美图秀秀的 AI 修图模型，使用了大量的东方人面部数据，在处理西方人面部时，不可避免会偏向东方人的面部特征，这里产生了一种模型上的“偏见”，所谓穿透审查，就是要求在训练修图模型时，对各地区、各人种、各肤色等等特征，在基础数据上进行公平分配。在各国纷纷出台涉及 AI 算法规范的前提下，为了避免出现这样的偏见或歧视而产生的市场反应，会是什么样的？在样本可解释性上，很有可能出现一个“合规数据集”市场，有一类专业的基础数据提供厂商...