人工智能偏見是一個嚴重的問題，可能對個人產生各種后果。

隨著人工智能的發展，圍繞數據科學解決方案的問題和道德困境開始浮出水面。因為人類已經將自己排除在決策過程之外，他們希望確保這些算法做出的判斷既不帶有偏見，也不帶有歧視性。人工智能必須在任何時候都受到監督。我們不能說這種可能的偏見是由人工智能引起的，因為其是一個基于預測分析的數字系統，可以處理大量數據。這個問題在更早的時候就開始了，即“輸入”到系統中的無監督數據。

縱觀歷史，人類一直存有偏見和歧視。我們的行動似乎不會很快改變。在系統和算法中發現了偏見，與人類不同，這些系統和算法似乎對這個問題免疫。

什么是人工智能偏見?

當獲取數據的方式導致樣本不能正確代表利益群體時，AI偏差就會在數據相關領域發生。這表明來自特定種族、信仰、膚色和性別的人，在數據樣本中沒有得到充分代表。這可能會導致系統做出鑒別性的結論。還引發了關于什么是數據科學咨詢以及其的重要性的問題。

AI中的偏見并不意味著創建的AI系統會故意偏向于特定的人群。人工智能的目標是使個人能夠通過示例而不是指令來表達他們的愿望。所以，如果AI有偏差，那只能是因為數據有偏差!人工智能決策是一個在現實世界中運行的理想化過程，其無法掩蓋人類的缺陷。結合引導學習也是有利的。

為什么會發生?

人工智能偏見問題的出現是由于數據可能包含基于先入為主的人類選擇，這有利于得出良好的算法結論。在現實生活中，有幾個關于人工智能偏見的例子。種族人士和著名的變裝皇后被谷歌的仇恨言論檢測系統歧視。10年來，亞馬遜的人力資源算法主要是提供男性員工數據，這導致女性候選人更有可能被評為符合亞馬遜的工作資格。

麻省理工學院(MIT)的數據科學家表示，人臉識別算法在分析少數族裔(尤其是少數族裔女性)的面孔時，出錯率更高。這可能是因為該算法在訓練過程中主要提供了白人男性的面孔。

由于亞馬遜的算法是根據其在美國的1.12億Prime用戶，以及數千萬經常光顧該網站，并經常使用其其他商品的額外個人的數據進行訓練的，因此該公司可以預測消費者的購買行為。谷歌的廣告業務是基于預測算法的，該算法由其每天進行的數十億次互聯網搜索以及市場上25億部Android智能手機的數據提供。這些互聯網巨頭建立了龐大的數據壟斷企業，在人工智能領域擁有近乎不可逾越的優勢。

合成數據如何幫助解決人工智能偏見?

在一個理想的社會中，沒有人會受到偏見，每個人都將擁有平等的機會，無論膚色、性別、宗教或性取向。然而，其存在于現實世界中，那些在某些地區與大多數人不同的人更難找到工作和獲得教育，這使他們在許多統計數據中被低估。根據人工智能系統的目標，這可能會導致錯誤的推斷，即這類人技能較低，不太容易被納入這些數據集，以及不太適合獲得良好的分數。

另一方面，人工智能數據可能是朝著公正的人工智能方向邁出的一大步。以下是一些需要考慮的概念:

查看現實世界的數據，看看偏差在哪里。然后，利用真實世界的數據和可觀察到的偏差，合成數據。如果想要創建理想的虛擬數據生成器，需要包含一個公平定義，其可試圖將有偏差的數據轉換為可能被認為是公平的數據。

人工智能生成的數據可能會填補數據集中變化不大或不夠大的空白，從而形成一個公正的數據集。即使樣本量很大，也有可能有些人被排除在外，或者與其他人相比，代表性不足。這個問題必須使用合成數據來解決。

數據挖掘可能比生成公正的數據更昂貴。實際的數據收集需要測量、采訪、大量的樣本，并且無論如何都需要付出很多努力。人工智能生成的數據價格低廉，而且只需要使用數據科學和機器學習算法即可。

過去幾年，許多盈利性合成數據公司以及Synthea的創始人MitreCorp.的高管都注意到，人們對他們的服務的興趣激增。然而，隨著算法被更廣泛地用于做出改變生活的決定，人們發現它們會加劇種族主義、性別歧視和其他高影響領域的有害偏見，包括面部識別、犯罪預測和醫療保健決策。研究人員表示，使用算法生成的數據訓練算法，會增加人工智能系統在許多情況下延續有害偏見的可能性。