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為什么人們對人工智能偏見可能是一件好事

人工智能
正如關(guān)于人工智能偏見的一篇深思熟慮的文章所寫的那樣,“當(dāng)人們開始構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),將會(huì)遇到了一個(gè)不變的事實(shí):人工智能的最大挑戰(zhàn)經(jīng)常在寫入程序時(shí)開始,這使得人們必須明確自己的目標(biāo),幾乎沒有其他的辦法?!?/div>

 盡管人們喜歡談?wù)撊斯ぶ悄埽ˋI)和機(jī)器學(xué)習(xí)能夠完成比人類做的更好的事情,但事實(shí)是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)只是加速了人類正常工作的速度。

正如關(guān)于人工智能偏見的一篇深思熟慮的文章所寫的那樣,“當(dāng)人們開始構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),將會(huì)遇到了一個(gè)不變的事實(shí):人工智能的最大挑戰(zhàn)經(jīng)常在寫入程序時(shí)開始,這使得人們必須明確自己的目標(biāo),幾乎沒有其他的辦法。”

換句話說,人工智能的采用反映和放大了人們的偏見,而不是消除這些偏見。當(dāng)人們采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),從市場營銷到司法判決,人們都需要對此有所了解。

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不管怎樣,機(jī)器需要完全按照人們告訴他們要做的事情實(shí)施。正如行業(yè)專家強(qiáng)調(diào)的那樣,通過數(shù)據(jù)啟動(dòng)機(jī)器的最佳方式并不是速度,而是缺乏創(chuàng)造力:機(jī)器學(xué)習(xí)的真正優(yōu)勢在于他們不會(huì)感到厭倦或分心,機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以連續(xù)做出數(shù)百萬或數(shù)十億次不同的數(shù)據(jù)決策,并且不會(huì)讓它變得更糟或更好。這意味著可以將它們應(yīng)用于人類很難應(yīng)對的問題,比如為單個(gè)搜索排名數(shù)十億的網(wǎng)頁等。這種優(yōu)勢是真實(shí)的,但它也帶來了問題。

盡管營銷人員喜歡以“超越人類”的方式出售他們的人工智能產(chǎn)品,但這并不是。人們需要對計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程,在這個(gè)過程中,人們采用自己的計(jì)算機(jī)編程時(shí)充滿了他們的偏見。正如專家所指出的的那磁:機(jī)器學(xué)習(xí)模型有一個(gè)非常討厭的習(xí)慣,那就是他們會(huì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),然后告訴他們學(xué)到了什么。此外,他們也可能固執(zhí)地拒絕學(xué)習(xí),除非人們明確向他們解釋那是什么。

專家總結(jié)道:“人工智能模型對人們來說是一面鏡子,他們不明白人們什么時(shí)候不誠實(shí)。換句話說,人工智能模型并不是一個(gè)中立的仲裁者:人們將告訴它真相,并將這種真相反映在人們身上。而人們已經(jīng)對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)期望過多,以至于人們需要使用計(jì)算機(jī)與人工代理通話或進(jìn)行人工代理。”

當(dāng)人們對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行編程時(shí),必須對重要的事情做出明確的決定,而在被迫公開面對編程這些模型的偏見時(shí),人們可能會(huì)學(xué)會(huì)克服這些偏見。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 機(jī)房360
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