公平性 — 模式

公平性支柱侧重于可访问性、AI 道德、人的监督、偏见缓解和公平的设计，因此解决方案公平地为所有用户服务。这些模式将支柱的设计原则转化为具体的、可审查的实践：解决方案中寻找什么，好的是什么样子，以及破坏它的反模式。

这些模式将公平性支柱的设计原则付诸实践。这些原则为架构决策提供信息,但它们本身并不会产生公平的结果 — 与公平支柱一起阅读它们,以获取每项原则背后的完整指导。

设计 Lightning 可访问性模式----使用 SLDS 和经过 WCAG 2.2 AA 审查的标准 Lightning Web 组件构建,并通过辅助技术测试验证任何自定义组件。
使用适合每种模型类型的工具减少和监控偏差 — 使用适合每种模型类型的工具，在部署前和生产中验证模型输出以获得公平的结果。
利用 Shield Platform Encryption 进行数据保护控制 – 保护敏感属性并将 Event Monitoring 日志路由到 SIEM 进行明显的篡改审计跟踪。
为高风险预测设计审查工作流 — 配置审批流程和置信度阈值，以便相应的预测得到适当的人工审查。
应用组织范围默认设置 (OWD) 和字段级安全性 (FLS) 实现不歧视 — 默认限制访问权限，并仅授予每个角色所需的权限，避免暴露敏感属性。
通过平台同意启用用户代理 — 跟踪每个用例的精细 AI 同意，并让用户尽可能选择退出具有人工替代项的 AI 驱动的功能。

每个类别将模式(看起来不错)与反模式(应避免的内容)配对，这样您就可以逐个地区查看解决方案。从您需要的公平结果开始：

WCAG 合规性、辅助技术支持、包容性设计和可访问用户体验的模式。

客服人员系统的公平模式，包括偏见检测、透明 AI 和公平的客服人员行为。

道德 AI 开发、偏见缓解、公平度量、人类监督、不歧视、同意和负责任的 AI 实践的模式。