解決AI偏差問題的3種方法

2022-08-31 17:53:01 編輯：喬仁茜來源：

導(dǎo)讀隨著AI系統(tǒng)離開實驗室并在現(xiàn)實環(huán)境中實施，偏見將繼續(xù)成為一個日益普遍的問題。那么如何解決呢?IBM的研究人員目前正在研究自動偏差檢測算法...

隨著AI系統(tǒng)離開實驗室并在現(xiàn)實環(huán)境中實施，偏見將繼續(xù)成為“一個日益普遍的問題”。那么如何解決呢?

IBM的研究人員目前正在研究自動偏差檢測算法來解決該問題，但是解決方案可能不只是AI本身。根據(jù)《福布斯》(Forbes)發(fā)表的一份報告，這個問題可能更加嚴(yán)重。社會偏見可能是實際問題。

在整個醫(yī)療保健領(lǐng)域，偏見是醫(yī)學(xué)上一個有據(jù)可查的問題。

埃森哲公司Rumman Chowdhury博士的人工智能負(fù)責(zé)人指出，在數(shù)據(jù)和算法干凈的情況下，社會偏見仍可能會給人帶來麻煩。她列舉了組織可以采取的三個具體步驟，以最大程度地減少社會偏見的影響。

查看算法，并確保未以擴(kuò)展偏差的方式對它們進(jìn)行編碼。

研究一下AI是否可以幫助減輕數(shù)據(jù)偏差的風(fēng)險-類似于IBM試圖實現(xiàn)的目標(biāo)。

調(diào)節(jié)AI并設(shè)計適當(dāng)?shù)膮?shù)以使AI在其中運(yùn)行。教算法可以從中學(xué)習(xí)哪些數(shù)據(jù)是有價值和符合道德的。

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