请描述人工智能领域当前面临的一个主要挑战，并以两个段落的形式解释该挑战的影响和可能的解决方案。请注意，总字数控制在300字以内。
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人工智能领域当前面临的一个主要挑战是数据偏见问题。这种偏见往往源自数据集的不均衡分布，或是数据采集中存在的系统性偏见。当训练人工智能模型时，数据偏见会导致模型对某些群体的决策出现偏差，这种偏差可以在多个可能影响个人命运的场景中体现，如招聘、贷款审查和个人信用评分等。这样的决策偏差不仅降低人工智能的应用价值，更可能加剧社会不平等现象，引发公共信任危机，限制技术的健康发展。

为解决数据偏见问题，一方面需要从源头入手，通过增加数据集的多样性和代表性，努力消除数据集中的偏见。同时，加强数据采集的监督和评估，确保数据质量。另一方面，开发更先进的算法模型来识别和纠正数据偏见，比如公平性机器学习算法，这些算法在训练过程中能够特别考虑到公平性和准确性。此外，增加相关法规政策的支持与指导，设立行业标准，加强多方合作，共同促进人工智能行业的健康发展，也是解决这一问题不可或缺的环节。通过这些措施的综合施策，可以有效缓解数据偏见问题，促进人工智能技术更加公平、公正地服务社会。
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