能教育，對於實現公平結果至關重要。 實現潛力：人工智能的變革潛力不僅在於其技術實力，還在於其推動社會變革的能力。 教育和掃盲作為催化劑，確保人工智能係統的設計、使用和監管都考慮到公平和公正。 人工智能教育不僅僅是培養更多的人工智能專家，而是培養更多的人工智能專家。 這是關於培育一個能夠以批判性、負責任和道德的方式參與人工智能的社會。 通過培育人工智能素養文化，我們培養理解公平和公正價值的個人，並能夠在人工智能領域倡導這些原則。 促進人工智能教育和素養的集體責任在於政府、教育機構、科技組織和整個社會。
這些利益相關者之間的合作可以將人工智能教
育帶到學習計劃的最前沿，確保子孫後代擁有良好的能力語言處理：在自然語言處理中，包含各種方言、語言和通信方式的訓練數據可以增強系統對不同用戶群體的理解和響應。 刑事司法：代表性訓練數據可以幫助防止預測警務算法中出現有統 多米尼加共和国电话号码表 的基礎步驟。 通過採取積極主動的措施來收集、整理和維護多樣化的數據集，我們可以減輕偏見、歧視和不公平結果的風險。 人工智能開發者、研究人員、數據收集者和政策制定者有責任為此進行合作是的，有很多現有的例子表明人工智能係統存在偏見。 以下是一些值得注意的例子： 亞馬遜的招聘算法歧視女性。 2018年，有消息稱亞馬遜的招聘算法對女性存在偏見。
該算法是在以男性為主的簡歷數據集上進
行訓練的，因此，它更有可能推薦男性候選人擔任空缺職位。 亞馬遜此後已採取措施解決這種偏見，但它提醒人們，如果沒有經過適當的訓練，即使是最複雜的人工智能係統也可能會產生偏見。 COMPAS 種族偏見與再犯罪率。 COMPAS 是一種風險 BM 列表 評估算法，法院使用該算法來預測被告再次犯罪的可能性。 然而，2016 年的一項研究發現，COMPAS 對黑人被告存在偏見。 研究發現，黑人被告更有可能被 COMPAS 歸類為高風險，即使他們與白人被告有相似的犯罪記錄。 這種偏見可能導致黑人被告更有可能被監禁，即使他們實際上並不對社會構成威脅。 美國醫療保健算法低估了黑人患者的需求。 2019 年的一項研究發現，美國醫院用於預測患者死亡風險這種偏見可能導致黑人患者得不到他們需要的護理。 ChatBot Tay 分享了歧視性推文。
