化团队凭借四个归属要素蓬勃发展员工如何将流程投诉转化为节省亿美元的资金企业和政府必须面对一个令人不安的事实人工智能是无可救药且本质上存在偏见的。从很多方面来说询问如何防止这种偏见都是错误的问题因为人工智能是一种从一组示例中学习和概括的手段而这些示例往往是直接从历史数据中提取的。由于对不同群体的偏见根植于历史之中这些偏见将在某种程度。



上通过人工智能得以延续。传统的看似合理的保护措施并不能解决问题。例如模型设计者可以省略表明个人性别或种族的变量希望消除因了解这些属性而产生的任何偏见。但现代算法擅长发现此类信息的代理。尽管尝试再 希腊电报数据 多的数据清理也无法完全解决这个问题。解决公平问题不仅困难而且在数学上也是不可能的。获取有关人工智能和数据领先的最新动态每月深入了解人工智能。







如何影响您的组织以及它对您的公司和客户意味着什么。隐私政策几乎每天都会有关于人工智能呼应历史偏见或允许偏见蔓延的又一个例子的消息。即使医学也不能幸免在柳叶刀最近的一篇文章中研究人员表明输入严格匿名的医学成像数据的人工智能算法仍然能够识别患者的种族。企业领导者必须停止假装他们可以消除人工智能偏见他们做不到而应该。