公平型AI

什麼是 Fair AI？

Fair AI（公平人工智慧）是指在 AI 系統設計時，確保其於不同群體與場景下能做出一致、可解釋且可稽核的決策，最大程度減少因資料或演算法帶來的偏見。Fair AI 著重於結果的公平性、流程的可驗證性，以及受影響用戶對決策提出申訴的權利。

在實際業務應用中，風險控管、身分驗證、內容審查等流程皆可能出現偏見。例如，不同地區但資料相同的用戶，其高風險判定機率可能有所不同。Fair AI 透過資料標準化、評估指標設計與建立稽核及申訴機制，降低此類不公造成的損害。

Fair AI 在 Web3 為何重要？

於 Web3 領域，Fair AI 格外關鍵。鏈上資產與權限由演算法主導，任何不公平模型都可能直接影響用戶的資金、權限或治理參與。

去中心化系統強調「無需信任」，但 AI 經常用於風險評估與合約決策前置。如果模型對某些群體更為嚴苛，將破壞公平參與。2024 年至 2025 年下半年，全球監管與產業自律指引日益強調 AI 的透明、公平與可稽核性。Web3 專案必須建立健全且可驗證的合規機制，方能取得用戶信任與合規保障。

以交易場景為例，AI 可用於合約執行前的風險評分、NFT 平台內容審查或 DAO 提案篩選。Fair AI 將「系統是否偏袒特定用戶」轉化為可度量、可稽核、可追責的標準流程。

Fair AI 偏見源自何處？

Fair AI 的偏見主要來自資料與流程。資料集不均衡、標籤錯誤或特徵選擇不當，都可能導致模型對特定群體產生誤判。

「訓練資料」就如同 AI 的教材。若某些群體在教材中被低估，模型就難以理解其正常行為，易誤判為異常。標註者的主觀性與資料蒐集管道的侷限，也會放大這一問題。

流程偏見多出現在部署與迭代階段。例如，只用單一指標評估模型時，可能忽略群體差異；只在部分地區測試，可能將地方特徵誤認為普遍規律。Fair AI 要求於資料蒐集、標註、訓練、部署、監控等各環節持續進行公平性檢查與修正。

Fair AI 如何評估與稽核？

Fair AI 的評估與稽核透過明確指標與流程，檢驗模型於不同群體間的表現是否一致，並記錄可驗證證據以備查核。

常見方法包括比對各群體的錯誤率、通過率，發現顯著差異。亦會運用可解釋性技術，說明模型為何將某用戶判為高風險，便於覆查與修正。

第 1 步：定義群體與場景。明確需比對的群體（如地區、裝置類型、用戶資歷），並釐清業務目標與可接受風險。

第 2 步：選擇指標並設定門檻。設定「群體間差異不得超過某百分比」等約束，同時兼顧整體準確率，避免過度優化單一指標。

第 3 步：抽樣覆查與 A/B 測試。人工審核部分模型決策，與自動結果比對，檢測系統性偏見。

第 4 步：產出稽核報告與改善計畫。記錄資料來源、版本、指標結果及改善措施，保留可追溯證據。

至 2025 年下半年，產業已普遍採用第三方或跨團隊參與稽核，以降低自查風險。

Fair AI 如何在區塊鏈上實現？

Fair AI 在區塊鏈上的實現關鍵，在於將重要證據與驗證結果以可驗證方式記錄於鏈上或鏈下，確保任何人皆可查核流程是否合規。

零知識證明是一種加密方式，可在不揭露底層資料的前提下證明某結論為真。專案方可利用零知識證明，證明模型符合公平性標準，並同時保護用戶隱私。

第 1 步：記錄決策與模型資訊。將模型版本雜湊、資料來源說明、關鍵門檻、稽核摘要等不可竄改地儲存於主鏈或側鏈。

第 2 步：產生公平性承諾與證明。針對「群體差異低於設定門檻」等約束產生加密承諾，並以零知識證明公開合規性。

第 3 步：開放驗證介面。允許稽核方或社群於不存取原始資料的前提下，驗證這些承諾與證明，兼顧可驗證性與隱私。

第 4 步：治理與申訴。將模型更新與門檻調整納入DAO 治理或多簽流程，支援用戶鏈上申訴，觸發人工覆查或臨時豁免。

Fair AI 在 Gate 的應用

於 Gate，Fair AI 主要應用於風險控管、身分驗證（KYC）及代幣上線審查，防止資料驅動的模型偏見影響用戶資金或存取權益。

於風控場景下，Gate 監控不同地區與裝置類型的誤判率，設置門檻及申訴管道，避免帳戶因單次異常交易被永久限制。

KYC 階段採多元資料與人工覆查機制，避免極端案例遭過度懲罰，遭拒用戶可申訴與重新驗證，降低誤判。

代幣上線審查時，Gate 綜合鏈上專案歷史、公開團隊資訊與社群訊號。採用可解釋模型，明確標示「拒絕」或「通過」原因，並將模型版本及稽核紀錄不可竄改地存檔，以利後續追溯。

第 1 步：建立公平性政策與指標庫，明確業務中群體差異的可接受範圍。

第 2 步：啟動稽核與申訴流程，記錄風控與 KYC 關鍵決策，便於用戶追溯與申訴。

第 3 步：與合規團隊協作，依監管要求保留稽核紀錄，必要時引入第三方覆查。

涉及資金安全時，任何模型偏見都可能導致帳戶誤封或交易阻斷，必須保留人工覆查與緊急解凍機制，以降低對用戶資產的不利影響。

Fair AI 與透明度的關係

Fair AI 需具備透明性，但不能以犧牲隱私為代價。目標是在可解釋、可驗證與個資保護之間取得平衡。

差分隱私是一種透過加入雜訊於統計結果，保障個人資料同時保留整體趨勢的技術。結合零知識證明，平台可在不揭露個體樣本的前提下，公開證明自身符合公平標準。

實務上，平台應公開流程、指標與模型版本，並對敏感資料加密或匿名化。資訊揭露應聚焦於「如何評估公平性」及「是否達標」，而非公開具體高風險用戶名單。

Fair AI 的風險與侷限

Fair AI 可能面臨指標衝突、效能降低、成本增加及被濫用等風險，必須在業務目標與公平約束間取得平衡。

攻擊者可能冒充弱勢群體以規避模型限制，過度強調單一指標則可能降低整體準確率。鏈上紀錄與證明亦會帶來運算與成本壓力，需審慎調整。

第 1 步：設置多項指標，避免僅優化單一指標導致誤導結果。

第 2 步：保留人工覆查與灰名單機制，為修正與觀察保留空間。

第 3 步：建立持續監控與回滾流程，模型異常時能及時降級或回退。

涉及資金時，必須設置申訴管道與應急處置機制，保障用戶資產免於意外損失。

Fair AI 關鍵要點

Fair AI 將「是否公平」轉化為可度量、可驗證、可追責的工程實踐。在 Web3 環境中，將稽核證據上鏈，並以零知識證明公開合規，既提升公信力亦保障隱私。風控、KYC、代幣上線等業務需建立完善的指標庫、申訴系統與人工審查機制，確保用戶權益與資金安全。隨著 2024–2025 年監管及產業標準持續升級，公平性將成為鏈上 AI 應用的基本要求。專案方必須提前建立資料治理、稽核流程與可驗證技術，才能取得信任與合規。

常見問題

一般用戶如何判斷 AI 系統是否公平？

可觀察三點：一是決策流程是否透明，例如推薦理由是否明確；二是所有用戶群體是否獲得平等對待，是否有特定背景用戶持續受損；三是平台是否定期公布公平性稽核報告。若這些資訊缺乏或不明確，系統公平性即值得質疑。

Fair AI 在交易與金融領域有哪些實際應用？

於 Gate 等平台，Fair AI 支援風控審查、推薦引擎及反詐騙檢測。例如，風控系統不應僅依地區或交易歷史自動拒絕用戶；推薦系統亦須確保新用戶能獲得優質資訊，而非遭系統性忽略。這些因素直接影響每位用戶的交易體驗與資金安全。

AI 訓練資料品質不佳時，公平性仍可提升嗎？

資料品質直接影響 AI 公平性。即使演算法再先進，若歷史資料有偏見，將進一步放大不公。解決方式包括定期檢查訓練資料多元性、剔除歧視性標籤、利用去偏技術重平衡資料集，但最終仍需人工覆查與持續優化，不存在一次到位的解方。

Fair AI 實踐會與隱私保護衝突嗎？

公平性評估與隱私保護可能存在張力，但並非根本衝突。評估公平性需分析用戶資料，但可採用差分隱私、聯邦學習等技術保護個資。關鍵是透明揭露資料處理方式，讓用戶明瞭其資訊如何促進系統公平性提升。

若懷疑 AI 決策對我不公，該怎麼做？

首先，將具體案例（如交易被拒或推薦不合理）反映給平台，要求說明決策依據。正規平台應提供說明與申訴機制。你也可要求平台進行公平性稽核，調查是否存在系統性偏見。若因不公遭受重大損失，應保留證據以備監管或第三方覆查，亦有助於促進 AI 系統持續優化。