什么是“技术公平证明”？ 前言：当AI走进金融、医疗与招聘，市场已不信口头承诺，真正需要的是可验证的公平凭据。于是，技术公平证明成了连接算法公平、合规与业务的关键枢纽。
定义：技术公平证明是指围绕数据与模型全生命周期，利用明确的公平指标、实验与审计流程，产出可复现、可核验的证据，证明系统在约定标准下达标。它不是声明，而是一条工程化的“证据生产线”。
核心要素：标准化指标（人口统计均衡、机会均等、差别影响）、方法闭环（数据审计、去偏训练、后处理、反事实测试）、可解释与可追溯（模型卡、评估卡、版本与哈希签名），以及在隐私场景下的零知识证明或联邦评测。
实施路径：1) 明确受保护属性与容忍度；2) 建立基线并设计干预与A/B验证；3) 复测稳定性与影响面，出具审计报告并存证；4) 上线后持续监控与告警，实现端到端AI治理。
案例：某银行信用评分以“性别、地区”为受保护属性，基线差别影响0.68（低于0.8门槛）。经重加权与阈值后处理，复测达0.83，KS下降控制在2个百分点内；上线后以漂移监控结合季度复审，审计日志与哈希快照确保持久可核验。
价值与边界：合规对齐（NIST AI RMF、ISO 23894、欧盟AI法案）、信任提升与采购尽调加速；避免误区——一次性评估、单一指标、样本代表性不足。将公平性评估、可解释性与KPI共同优化，才算完成真正的“证明”。
