“AI偏差增加了AI系统的多而杂性”

人工智能和数据科学最大的问题之一是我们数据的完整性。 即使我们在模型中进行了所有正确的操作，同时进行了测试，数据也有可能符合洁净度的技术标准，但我们的数据和常识问题可能还存在偏差。 如果采用大数据，没有适当的实际测试，就不容易得到一定的数据比较有效性粒度。 在实际测试中，如果数据被用作决定者，则意味着作为客户、测试人员、程序员和数据科学家，查看场景组，确认是否符合共同标准。 感觉标准。 这是发现数据中最重要的偏见的时候。 是时候发现ai系统决定的真正影响了。

人工智能系统的影响

随着ai技术的迅速发展，我们可以看到ai系统的影响在哪里。 在中国这样的国家，基于人工智能的社会信用体系正在积极实施。 人工智能系统的决定推动公民流动，获得政府服务，获得贷款，接受教育的能力。 它还将提高企业开展业务、获取资本和利润的能力。 当然，在这样的系统中，影响很大。 在美国，企业实施ai系统以节约成本和提高效率。 这些类型的ai系统倾向于与人类合作，如自动交易战略、ai辅助手术、执行ai辅助医疗诊断的投资组合管理系统等。 当ai systems开始不平衡地独立判断个人生活质量的时候，比如ai systems监测教室中学生的情绪来判断参与度，当ai system决定是否应该监禁他人的时候，ai数据和隐私偏见等问题就变成了我们的法律、政治隐私等问题。 之所以进行这样的审查，是因为这些ai系统容易影响某人的生活，侵犯了宪法定义的某人的自由。 人工智能数据和隐私偏见等问题，应该涉及到我们的法律、政治系统、媒体的冗长问题。 之所以进行这样的审查，是因为这些ai系统容易影响某人的生活，侵犯了宪法定义的某人的自由。 人工智能数据和隐私偏见等问题，应该涉及到我们的法律、政治系统、媒体的冗长问题。 之所以进行这样的审查，是因为这些ai系统容易影响某人的生活，侵犯了宪法定义的某人的自由。

为什么偏转对ai系统这么重要？

当我们谈论ai和机器学习时，我们首先谈谈广泛采用的深度学习算法，即利用神经互联网从人类生成的数据中学习。 这种类型的算法是从人类生成的数据中学习的。 这个消息可以通过社交媒体从现实生活中收集。 在收集这种数据的过程中，可能存在数据收集、识别、社会交流、算法等多种偏差。 ai算法通过从数据中学习来复制我们的决定过程。 本质上，这些数据是不客观的。 过去的数据可能包含偏见、人类感情、有趣和观点。 因此，人工智能的决定是主观的。 客观决策是不受个人感觉、观点、有趣和偏见影响的决策。

影响ai决策过程的不同类型的数据

ai系统从中学习的数据类型决定ai系统决定的主观。 例如，如果ai系统只是为了从人体的mri图像中寻找特定肿瘤而学习的系统，则有可能比从社会交流媒体上推文章识别巨魔的ai系统更客观。 从常识上看，mri设备客观获取的图像数据比响应事物的人发的推特更客观。 对ai系统从那里学到的数据源导入偏序。

从主观新闻可以引入的最大偏差之一是数据的社会背景。 在用于分析推断句的ai系统中，每个推断句不仅有作者的意见，还附带有写推断句的上下文。 例如，作者可能在发布相关推文之前浏览了这些推文，但这将改变该推文的含义。 另一个例子是黑暗幽默的概念。 黑暗幽默可以看作社交媒体上的负面评论。 识别幽默是非常主观的，基于文案的上下文。 如果偏离上下文，使用带有负面意义的单词的阴暗幽默将被视为骚扰。

忘记的能力是处理ai偏见的关键

在有偏见的数据行业，我们人类有独特的遗忘能力。 这个能力可以让我们忘记过去的异常事件，这些异常事件有助于建立新的规范。 这个能力使我们在学习新的价值，将其内化的时候，忘记我们感受到的偏见。 这个忘记的能力会让我们成为更好的人。 人工智能没那么幸运。 它没有这种忘记的能力。 创建并学习ai系统。 那个要学习很多东西。 这意味着系统中数据部署的固有偏差将存储在那里。 获得的新消息可能会降低系统对数据的重视程度，但依然存在。 影响在特定条件下的决定结果。 可以信赖。

进行公平评价的能力是处理ai偏见的关键

如果不利用ai系统决定个体的心理健康并加以平衡，诊断可能会有偏差。 心理健康的诊断一般需要多位专家进行确认。 心理健康检查一般不仅包括主观数据，还可以包括许多社会背景。 心理体检可能影响一个身体的就业和生活质量。 需要慎重进行。 问题是我们如何为ai系统的数据解决确立公正性。 公平问题一般基于既定标准划定的界线。 通过质疑我们确立的规范，我们可以质疑用于评估ai系统决策有效性的公正性。

成功的ai系统有两个显着特征之一

由于当今ai系统固有的偏差，市场上高效的系统具有两个显著特征之一:1)系统采用的观测数据本质上是高度客观的。 2 )系统决策对人们的生活没有太大的影响。 目前，利用基于高度主观数据的ai系统的企业正在试图建立检查和平衡ai系统决策的流程和程序。 另一方面，研究者正在为ai开发更多复杂的方法，以取消学习数据、检测上下文、将规范内部化。 这些共同的努力可以让您了解与采用特定ai系统相关的个别偏差情况。

常识如何提供帮助？

在采用高级主观数据的ai系统中，采用真实场景测试数据意味着将常识注入决策。 人类具有利用我们的认识机制和情感机制解决数据，获得无与伦比的理解的独特能力。 在了解的过程中，我们会抛弃不必要的新闻，将观察力集中在重要的新闻上，让新闻进入社会环境，注入必要的道德边界，简化新闻做出常识性的决定。 人工智能试图复制人类的决定过程，但它只能复制一点点。 在这种情况下，有助于实际场景的常识测试。 根据实际情况明确可能与结果相关的偏见组进行审查，可以更容易地了解ai系统需要改进的地方，然后在不进行人工检查和平衡的情况下执行。

例如，在用于明确审查可能的犯罪者的ai系统中，有可能存在日常生活中在意的数据相关的常识测试。 如果系统将刚满18岁的少数民族少年明确为可能的犯罪者，系统将调查该少年住在犯罪活动的ramp的住宅项目中，该少年的母亲患有毒品问题。 那个少年是来自低收入家庭的非裔美国人，去了犯罪率高、毕业率低的学校，少年的兄弟有很长的犯罪记录。 这个少数族裔少年一生中唯一积极的因素是，这个少年在学校里维持着所有a的身份，一生的大部分时间都在祖母家度过。 祖母教这个少年钢琴，丰富了少年的生活，超过了他现在的状况。 但是，由于这个少年生活中的消极因素远远超出了积极因素，这个少年很明显是可能的罪犯。 常识可能会促使客观旁观者对这个少年的生活做出额外的判断。 如果旁观者只是随机去少年那里，下午和少年说话，这个旁观者就会看到少年人举止得体，胸怀大志，专心学习，朝着更好的生活前进。 在这种情况下，常识评价有可能增加青少年事件中需要考虑的其他积极因素。 这些积极因素有助于系统在这个少年的情况下做出更明智的决策。 从测试中可以看出，人工智能系统缺乏学校内部、学校外部的行为、生活安排的现实、社会交流圈等需要考虑的重要新闻。 即使我们的常识测试给数据增加了另一个层次的复杂性，也能做出更好的决定。 虽然使用ai systems可能不容易得到这个消息，但是人可能不容易得到。 得到新闻的人使用ai systems可能不容易得到这个消息，但人可能不容易得到。 得到新闻的人使用ai systems可能不容易得到这个消息，但人可能不容易得到。 如果获取新闻的人足够客观，常识检验的附加层会使ai在这种情况下的最终决策更全面，偏见也减少。 任何情况下，都不应该通过ai协助ai的系统来判断各基准。 人类判断一些规定-不是玷污ai做决定，而是有助于ai系统更全面的画面。

立法者的责任

如果ai系统的实施可能包含多种偏见，同时注入常识测试不是小事，则所需资源将在ai项目中迅速增加。 立法者的工作并不限制ai系统的扩散。 议员担任董事。 立法者可以指导ai扩散的趋势，以维护宪法定义的个人自由。 制定使用高度主观的数据而不是完全的禁令来做出影响人们生活的决定的特定法规，可以增加赶上ai技术开发的时间，让立法者放上现实的场景，用常识全面判断ai系统。

结论

ai偏差很难克服。 但这是企业、研究者、立法者、媒体的共同努力。 当许多人关注这些问题时，我们可能有越来越多的数据、对数据的看法和通过的评价，但根据常识，我们有更平等、更人性化、对宪法自由的保护。 。 对我来说，这是行使我们民主进程的机会。