2025年5月，国际电气与电子工程师协会（IEEE）正式发布了机器学习公平性评估标准IEEE 3198‑2025。该标准是全球首个专门针对人工智能/机器学习模型公平性（fairness）给出评价方法的标准文件，明确了如何衡量和改善AI算法中的偏差与歧视问题。IEEE 3198‑2025在标准中首先对“机器学习不公平”的多种成因进行了分类，列举了业界公认的若干公平性定义（如公平指标、无偏差原则等），并针对每种定义提供了相应的定量度量指标及其计算方法。同时，标准给出了评估机器学习公平性的详细测试方案，包括测试环境的条件设置、测试用例的设计和具体操作流程等，为开发者和第三方评估机构提供了可操作的指南。通过这一系列规范，IEEE 3198为业内建立起一套统一的AI公平性评估框架，使不同团队和系统之间的公平性测试结果具有可比性，方便发现算法中的潜在偏见并指导改进。

IEEE 3198‑2025的发布被视为推动负责任人工智能发展的重要里程碑。在AI模型日益影响信贷决策、就业招聘、医疗诊断等敏感领域之际，公平性已成为衡量AI道德水准的关键指标。该标准为开发者、用户和监管者提供了一个共同的评估基准，可以客观量化机器学习模型在不同群体间的一致性表现，帮助识别算法潜藏的偏见，从而有针对性地加以缓解或消除。这不仅有助于提高AI系统决策的公正性，也能增强公众对AI技术的信任，减少因算法歧视导致的法律和声誉风险。IEEE 3198与IEEE正在推进的其他AI伦理标准（如IEEE 7000系列有关AI透明度、隐私、算法偏见等标准）共同构成了AI道德治理工具箱的一部分。例如，IEEE 7000系列标准致力于解决AI系统的透明性、公平性和问责等议题，IEEE还推出了CertifAIEd认证计划，从人员资质和产品两个层面评估AI系统在算法偏见、伦理透明等方面的表现，并确保这些标准和计划与包括欧盟AI法案在内的各国法规要求相适配。通过与法规的紧密衔接，IEEE 3198等标准将为企业合规提供实用指引，推动全球范围内AI治理的趋同。同时，该标准的制定汇聚了国际专家智慧，体现了在AI伦理标准化领域的全球协作努力。总的来说，IEEE 3198‑2025为评估和提高人工智能系统的公平性提供了科学依据，彰显了行业自律与标准引领在维护AI道德原则方面的作用，有望对AI产业的健康发展产生深远影响。

有意向参与标准工作的企业请与标准编制工作组联系：

标准部常务副部长郑美惠 17820723480

标准化工程师杨铭源 13378049306

标准化工程师曾君豪 19256691589