mahimagupta4726-cmd/-FairLens_AI

<<<<<<< HEAD # ⚖ FairLens AI — 偏差剖析引擎     ## 🚨 问题所在 每天，AI 系统都会做出成千上万的决策——谁能被录用，谁能获得贷款，谁能接受医疗救治。大多数系统都**存在针对性别、种族、年龄和邮编的偏见**——而且几乎没有人能察觉到这一点。 - 一位得分为 **76** 的黑人申请者被拒绝。一位得分为 **65** 的白人申请者却获得批准。 - 医疗保健领域的一名女性，由于风险评估模型是基于有偏见的历史数据训练的，因此被降低了优先级。 - 居住在邮编 60622 地区的贷款申请者被拒绝——不是因为其信用状况，而是因为其所在社区。 现有工具需要数据科学专业知识，无法提供具有实际指导意义的解释，也无法对其发现的问题提供修复方案。**FairLens AI 改变了这一现状。** ## 💡 解决方案 **FairLens AI** 是一款**偏差剖析引擎**——一个公平性智能平台，它能够： 1. 使用 12 项行业标准公平性指标**检测**隐藏的歧视 2. 通过 XAI（相当于 SHAP 的特征归因）在个体层面进行**解释** 3. 提供 AI 生成的修复步骤及前后对比，从而**修复**问题 上传任何 CSV 数据集。在几秒钟内即可获得具有法律依据、可操作的偏差报告——**无需机器学习专业知识。** ## ✨ 主要功能 | 功能 | 描述 | |---|---| | 📊 **公平性仪表板** | 综合公平性得分（0–100），包含人口统计平权、均等化和差异影响指标 | | 🧠 **可解释人工智能 (XAI)** | SHAP 风格的特征归因——准确查看是哪些因素导致了不公平的决策 | | 🔍 **个人决策审计** | 点击任何人的记录，查看他们被拒绝的原因，以及改变结果需要哪些反事实条件 | | 📈 **前后对比报告** | 公平性改善（例如，从 42 提升至 84）的并排和雷达图对比 | | 🔴 **实时偏差监控** | 实时流式决策源——在偏差发生时即刻发现，而不是在损害造成之后 | | 🛠 **AI 修复方案** | 按优先级排序的具体修复措施：重新加权、阈值调整、特征移除——每项都附带预期影响 | | ⚖ **法律合规层** | 自动标记违反 EEOC、OFCCP 80% 规则、《公平住房法》和 ACA 平等要求的行为 | ## 🖥 演示演示 ### 步骤 1 — 上传数据集 - 拖放 CSV/JSON 文件，或选择内置样本 - 可用数据集：**招聘**（1,200 名申请人），**贷款**（3,500 份申请），**医疗保健**（890 名患者） - 系统自动检测敏感属性：性别、种族、年龄、邮编、收入 ### 步骤 2 — 运行公平性分析 - 点击 **"运行公平性分析 →"** - 引擎运行：特征扫描 → 偏差检测 → 指标计算 → XAI 报告 ### 步骤 3 — 查看仪表板 - **公平性得分：42/100** — 危险 - **差异影响：0.58** — 具有法律可诉性（低于 OFCCP 80% 阈值） - **人口统计平权：0.61** — 低于阈值 - 偏差严重程度条形图、活动警报和各群体批准率图表 ### 步骤 4 — 可解释性 - XAI 面板显示哪些特征影响了决策（蓝色 = 正面，红色 = 负面） - 点击审计表中的任意行 → 带有反事实分析的完整决策解释弹窗 ### 步骤 5 — 修复问题 - 查看 **偏差报告** 选项卡：修复前 (42) vs. 修复后 (84) — 提升 42 分 - AI 建议的修复措施：重新加权、阈值校准、特征移除 - 自动生成法律合规检查清单 ### 步骤 6 — 实时监控 - **实时监控** 选项卡：每分钟 142 条决策实时流入 - 公平性趋势图每 1.5 秒更新一次 - 即时标记：`✓ 公平` / `⚠ 偏差` / `? 人工复核` ## 🛠 技术栈 ``` Frontend → Vanilla HTML5 / CSS3 / JavaScript (zero build step) Visualizations → Chart.js v4.4.1 (bar, line, radar charts) Fonts → Syne (headings) + JetBrains Mono (data) Fairness Engine → Custom JS — Demographic Parity, Equalized Odds, Disparate Impact, Counterfactual Fairness (12 metrics) XAI Layer → SHAP-equivalent feature attribution (in-browser) Data Input → CSV / JSON drag-and-drop, up to 50MB Hosting → Any static host (GitHub Pages, Vercel, Netlify) ``` **未来范围：** - Python + FastAPI 后端，集成真实 SHAP (shap 库) - IBM AIF360 / Fairlearn 集成 - 带有去偏差算法的模型重训练 pipeline - 用于与现有 ML pipeline 集成的 REST API - 为合规团队提供基于角色的访问权限 ## 📁 项目结构 ``` fairlens-ai/ │ ├── index.html # Full application (single-file prototype) ├── README.md # This file │ └── (future) ├── backend/ # FastAPI + Python fairness engine ├── data/ # Sample datasets (hiring, loans, healthcare) └── models/ # Debiasing algorithms ``` ## 🚀 快速开始 ``` # Clone 这个 repo git clone https://github.com/your-username/fairlens-ai.git # 进入文件夹 cd fairlens-ai # 在浏览器中打开 — 无需安装 open index.html ``` ## 📊 公平性指标解释 | 指标 | 衡量内容 | 法律阈值 | |---|---|---| | **人口统计平权** | 群体之间的批准率比率 | ≥ 0.80 | | **均等化** | 各群体间相等的 TPR + FPR | ≥ 0.80 | | **差异影响** | OFCCP 80% 规则合规性 | ≥ 0.80 | | **校准** | 各群体的预测准确性 | ≥ 0.85 | | **个体公平性** | 相似的人 → 相似的结果 | ≥ 0.75 | | **反事实公平性** | 如果身份改变，结果也会改变吗？ | — | ## 🌍 影响 FairLens 专为以下人群设计： - **人力资源与人才团队** — 在面临法律风险之前审计简历筛选模型 - **银行与贷款机构** — 检测信用评分中的红线歧视模式 - **医院与保险公司** — 识别治疗优先级中的不平等现象 - **合规官** — 自动生成监管审计报告 - **监管机构与政策制定者** — 执行欧盟《人工智能法案》和美国关于 AI 的行政命令 ## ⚡ 为什么 FairLens 能胜出 - **不仅是一个得分** — 每项决策都具备个体层面的可解释性 - **不仅是检测** — 提供附带预期影响的修复步骤 - **不仅是一份报告** — 为生产级 AI 系统提供实时监控 - **不仅适合工程师** — 专为合规团队、人力资源和高管设计 ## 👤 团队 | 姓名 | 角色 | |---|---| | Mahima Gupta | 全栈开发 + 公平性引擎 | | Shreya Yadav | UI/UX 设计与原型制作 | |Zara Alam | 数据科学 + XAI 可视化 | ## 📄 许可证 MIT 许可证 — 可免费使用、修改和在此基础上进行构建。 ======= # FairlensAI FairLens AI — 实时算法偏差检测平台。上传任何招聘、贷款或医疗数据集，即可即时衡量不同性别、种族、年龄和宗教群体的人口统计平权、差异影响和均等化指标。基于 Python、Flask 和 Chart.js 构建。内置 EEOC 80% 规则合规性。 >>>>>>> 12b27771261807bd9ce37a711df1f17ffc4f64ae

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