因此，毫不奇怪，在最近告中，营销人员、销售专业人员和客户服务人员对使用人工智能工具表示犹豫，因为可能会产生有偏见的信息。 但请不要误会我的意思：我并不是说使用机器学习对这些专业人士有害，但我想强调使用人类监督和正确集成以避免内容生产中不正确和有偏见的信息的重要性。 因此，在本文中，我想更深入地研究人工智能偏见的概念，探索人工智能系统中偏见的真实例子，并讨论营销人员和内容创作者减轻使用该技术造成的潜在危害的策略。所以首先要说的是：什么是人工智能偏见？ 什么是人工智能偏见？ 如果我们在世界上最著名和最常用的搜索引擎中寻找“偏见”，我们会发现以下定义：“一种相信某些人、想法等比其他人更好的倾向，通常会导致对待某些人不公平。” 因此，如果我们考虑到这一点，我们可以说人工智能偏见是指人工智能系统在提供有关特定主题的数据时表现出的系统性的、可能的不公平的偏袒或歧视。 这些偏差可能有多种来源，包括有偏差的训练数据、有缺陷的算法或不当的实施。
发生这种情况是因为人工智能系统被编程为从在线 瑞典 WhatsApp 号码列表 可用的现有数据中学习，并根据该数据中的模式和相关性做出决策。 因此，如果训练数据包含固有偏见或反映社会偏见，人工智能系统在做出决策时可能会无意中延续并放大这些偏见。 AI怎么可能有偏见呢？ 研究和调查揭示了人工智能偏见的存在和影响。例如，麻省理工学院和斯坦福大学的一篇新论文发现，知名科技公司的面部识别系统对女性和肤色较深的人的错误率较高。 实验显示，判断浅肤色男性性别的错误率始终低于 0.8%，而对于深色皮肤女性，错误率则明显更高，其中一个案例超过 20%，另外两个案例超过 34% 。 由于这种更频繁地错误识别这些人的趋势，人工智能系统可能会导致执法和招聘流程等领域的潜在歧视，因为此类技术可以（并且经常）用于识别可能的罪犯和执法部门通缉的人。 该研究的结果还引起了人们对这些程序中使用的神经网络的训练和评估的担忧，强调了检查面部分析系统中偏差的重要性，并表明需要进一步调查其他人工智能应用中可能存在的差异。 另一个例子是当我们分析贷款信用分析中使用的人工智能时。
贷款审批算法，也称为信用评分算法，经常被金融机构用来评估贷款申请人的信用度 - 如果该算法根据与少数群体相关的因素分配较高的风险评分，这些社区中的个人可能难以获得贷款或者受到不利的贷款条件的影响，从而使系统性不平等长期存在并限制经济机会。 在这个问题上，负责任贷款中心拉丁裔事务主任 示：“输入承保算法的数据质量至关重要。（……）如果你输入的数据是基于历史歧视，那么你基本上是在巩固另一端的歧视。” 当谈到求职算法时，人们担心算法中的偏差可能会导致某些候选人群体获得不公平的优势或劣势。 另一项调查显示，谷歌的职位搜索算法存在性别偏见，在男性候选人的搜索结果中偏向高薪高管职位——因此，如果职位搜索算法始终主要为男性候选人排名高薪高管职位，则可能会延续现有的性别差异在就业市场上。 如何减少人工智能偏见？ 人工智能已经成为营销人员和内容创作者日常生活中的现实，回避它并不是一个好的决定。除了检查机器学习提供的所有材料之外，一些要点对于避免和减轻人工智能偏见也至关重要： 1. 提供多样化且具有代表性的训练数据：确保人工智能系统接受多样化且具有代表性的数据集的训练以减少偏见至关重要，包括来自不同人口统计、背景和观点的数据。
通过扩大数据集，人工智能模型可以学习做出更公平、更具包容性的决策。 2. 进行持续评估和严格测试：人工智能系统必须经过频繁、彻底的检查和测试，以识别和纠正可能的偏差。可以进行独立审计来评估人工智能模型的性能和可能的偏差，这有助于识别任何意外的歧视模式并采取纠正措施。这种监控应包括审查反馈、用户报告和性能数据，以确保公平的结果和正确的信息。 3. 人类监督和干预：这在确保人工智能生成结果的可靠性、公平性和道德性方面发挥着关键作用。虽然人工智能可以实现流程自动化并提供有效的结果，但人为干预提供了必要的制衡，以挑战偏见、评估结果并使决策符合道德原则。人类将情境理解、领域专业知识和道德推理带到桌面上，使他们能够批判性地评估人工智能生成的结果，识别和减轻偏见，并驾驭人工智能可能难以应对的复杂而新颖的场景——建立责任、促进用户信任，以及确保以负责任和有益的方式设计和使用人工智能系统。 因此，我们可以看到人工智能偏见在我们日益数字化的世界中构成了重大挑战，但一切并没有丢失：处理人工智能偏见需要采取多方面的方法，包括多样化的训练数据、严格的评估、持续的监控、道德框架和人为干预。