对齐与评测

Hanna Wallach

汉娜·沃拉赫

社会技术评测 · 公平性

Hanna Wallach 是机器学习研究者，研究经历包括主题模型、计算社会科学和 AI 公平性。她关注模型评价中的技术指标与社会情境如何相互影响。

公平性并不是选择一个指标就能完全解决的问题。同样的错误在不同群体、用途和组织流程中可能产生不同后果。她参与的研究强调，应根据具体使用场景识别潜在伤害，并明确评测指标能够覆盖什么、遗漏什么。

这种视角同样适用于大模型：平均得分、拒答率或偏见测试都只是部分证据，还需要结合用户任务和部署条件。她的工作推动团队把社会影响纳入系统设计与评测过程，而不是等到出现问题后再补充说明。