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研究人員發現在搜索“首席執行官”或“科學家”等術語時谷歌更有可能顯

示白人男性的圖像,而不是女性或少數族裔的圖像。 刑事司法系統中使用的算法:刑事司法系統中使用的算法的偏見已被包括記者、研究人員和活動人士在內的各種來源曝光。 這些團體發現,這些算法比黑人被告更有可能建議白人被告保釋,而且也更有可能建議對黑人被告判處更嚴厲的刑罰。 ChatBot Tay:Twitter 上的用戶揭露了 Tay 的偏見。 Tay 很快就開始生成攻擊性和種族主義推文,僅 16 小時後微軟就被迫將其下線。 在每一個案例中,人工智能係統中的偏見都是由關注該系統及其輸出的人們發現或揭露的。 人們必須意識到人工智能係統中潛在的偏見,並在識別和解決它時保持警惕。 以下是發現或揭露人工智能係統中的偏見的一些其他方法: 內部審計:開發和使用人工智能係統的公司應定期進行審計,以識別和解決偏見。 這些審核應由不隸屬於公司的獨立專家進行。 公眾監督:公眾還可以在發現和揭露人工智能係統中的偏見方面發揮作用。

如果您發現您認為存在偏見的內容您可以向開發人工智

能係統的公司或公共監督組織報告。 研究:研究人員還在努力開發新方法來檢測和減輕人工智能係統中的偏見。 這項研究對於幫助我們確保人工智能係統的公平和公正非常重要。 通過共同努力,我們可以幫助確保人工智能係統的用途是有益的,而不是有害的。人工智能 (AI) 系統已迅速融入我們生活的各個方面,從在社交媒體上推薦內容的 乌干达电话号码表 推薦算法到金融、招聘和刑事司法中使用的決策工具。 這些人工智能係統旨在從歷史數據中學習模式,並根據這些模式做出預測或決策。 然而,他們學到的數據可能會受到歷史社會不平等的污染,導致偏見和歧視的長期存在。 在這篇博文中,我們將探討人工智能使歷史數據中存在的社會不平等長期存在的挑戰,並討論讓人工智能係統對其行為負責的策略。

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偏見困境人工智能模型從訓練數據中學習這意味著如

果訓練數據包含偏見或反映歷史不平等,人工智能係統可能會無意中延續這些偏見。 例如,如果招聘算法根據歷史招聘數據進行訓練,由於系統性偏差,這些數據有利於某些人口統計數據,那麼它最終可能會更頻繁地推薦來自這些人口統計數據的候選人,從而使它旨在解決的不平等現象長期存在。 解決這種偏見的關鍵挑戰之一是人工智能係統 BM 列表 通常作為黑匣子運行,使得其決策過程難以破譯。 這種不透明性可能會阻礙識別和糾正偏見的努力,從而很難讓這些系統承擔責任。 透明度和可解釋性 為了確保人工智能係統負起責任,透明度和可解釋性至關重要。 開發人員應努力構建人工智能模型,為他們的決策過程提供深入的見解。 可解釋性算法等技術可 這不僅有助於理解任何潛在的偏見,還使個人能夠對看似不公正或歧視性的決定提出異議。

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