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學術界和工業界可以共同製定人工智能的道德準則

這些指南有助於確保人工智能係統的開發和使用符合道德和負責任的方式。 對公眾進行人工智能教育。 學術界和工業界可以共同努力,對公眾進行人工智能教育。 這種教育有助於提高人們對人工智能潛在風險和好處的認識,並有助於建立公眾對人工智能係統的信任。 倡導政策變革。 學術界和工業界可以倡導政策變革,以促進公平人工智能係統的開發和使用。 這包括規範人工智能開發和使用的政策,以及促進人工智能勞動力多樣性和包容性的政策。 通過這些方式的合作,學術界和工業界可以幫助確保人工智能以公平且惠及所有人的方式使用。 以下是學術界和工業界如何合作推動人工智能研究和應用公平的一些具體例子:人工智能合作夥伴關係是領先的人工智能研究大學和公司之間的合作,正在努力製定人工智能的道德準則。

機器學習的公平責任和透明度 (FATML) 計劃是學

術界和工業界之間的合作,旨在開髮用於識別和減輕機器學習模型中的偏差的工具和技術。 AI4ALL 計劃是學術界和工業界之間的合作,旨在提高人工智能勞動力的多樣性和包容性。 這些只是學術界和工業界如何合作推動人工智能研究和應 巴拿马电话号码表 用公平的幾個例子。 隨著人工智能技術的不斷發展,我們很可能會看到學術界和工業界共同合作的更多創新方式,以確保人工智能以公平且惠及所有人的方式使用。是的,我遇到過許多表現出偏見行為的人工智能係統。 以下是一些例子: 亞馬遜的招聘算法:2018 年,有消息稱亞馬遜的招聘算法對女性存在偏見。 該算法根據之前招聘決策的數據進行訓練,其中男性多於女性。 因此,該算法更有可能推薦男性候選人擔任空缺職位。 IBM的面部識別軟件:2019年,有消息稱IBM的面部識別軟件對有色人種存在偏見。

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該軟件比白人更有可能錯誤識別有色人種

谷歌的搜索算法:2020年,有消息稱谷歌的搜索算法對某些網站存在偏見。 該算法更有可能將白人男性擁有的網站排名高於女性或有色人種擁有的網站。 這些只是人工智能係統表現出偏見行為的幾個例子。 偏見可以通過多種方式滲透到人工 BM 列表 智能係統中,例如通過系統訓練的數據或系統的設計方式。 重要的是要意識到人工智能係統中潛在的偏見並採取措施減輕它。 以下是可以採取的一些具體步驟,以減輕人工智能係統中的偏見: 使用多樣化的數據集:人工智能係統應該接受性別、種族、民族和其他因素多樣化的數據集的訓練。 這些技術可用於調整數據、系統的設計或系統的輸出。

 

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