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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重。社會偏見可能是實際問題。
在整個醫(yī)療保健領域,偏見是醫(yī)學上一個有據(jù)可查的問題。
埃森哲公司Rumman Chowdhury博士的人工智能負責人指出,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,并確保未以擴展偏差的方式對它們進行編碼。
研究一下AI是否可以幫助減輕數(shù)據(jù)偏差的風險-類似于IBM試圖實現(xiàn)的目標。
調節(jié)AI并設計適當?shù)膮?shù)以使AI在其中運行。教算法可以從中學習哪些數(shù)據(jù)是有價值和符合道德的。
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