AI偏差,也称为机器学习偏差或算法偏差,是指由于人为偏差而导致原始训练数据或AI 算法发生 偏差 ,导致结果出现偏差,从而导致输出失真和潜在有害的结果。 当AI偏见得不到解决时,它可能会影响组织的成功并阻碍人们参与经济和社会的能力。 偏差会降低AI的准确性,从而降低其潜力。 企业不太可能从产生扭曲结果的系统中获益。
AI偏见是机器学习算法输出中的异常现象,是由于算法开发过程中的偏见假设或训练数据中的偏见造成的。 AI偏见的类型有哪些? 人工智能系统包含偏见,原因有二: 认知偏见:这些是无意识的思维错误,会影响个人的判断和决定。这些偏见产生于大脑试图简化处理关于世界的信息。心理学家已经对180多个人类偏见进行了定义和分类。认知...
这种情况,一种是人类自己的偏见,就是自己对自己的评估和认识是错误的,另一种,可能就是算法的偏见了。 错误的预测:偏见也可能导致模型在特定情况下做出错误的预测,从而影响模型的准确性和可靠性。 为了测试大模型的偏见问题,可以采取以下方法: 使用均衡和多样性的测试数据集:确保测试数据集具有均衡性和多...
偏见不是来自人工智能算法,而是来自人。 算法从不独立思考。事实上,它们根本不思考(它们是工具),所以由我们人类来为它们思考。如果你想知道你能对AI偏见做些什么,并深入这个兔子洞,这里是入口。 原文链接: https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814...
AI 有偏见是因为上梁不正下梁歪? AI 不是一开始就有歧视,而是学习而来的。 现今的 AI 大多采用监督式学习(supervised learning)。也就是说,它会依照工程师提供给它的训练资料(training data)推断出规律,再把规律套用在未知的资料上。打个比方,将红底黑斑的蛇标示有毒,红底无斑的蛇标示无毒,绿底黑斑的蛇标示...
常见的数据偏见类型有哪些? 数据中有缺口 数据缺口和数据代表性不足是AI数据集中潜入偏见的最常见情况。如果数据集中缺少某些分组或类型的数据,就会导致在数据和生成的AI模型输出中出现偏见。常见的数据缺口包括少数群体代表性不足,某类数据或罕见用例的代表性不足等。
人工智能输出的图像的统计偏差，可以反映进行机器学习时用的数据库里的图像的统计学特征。这问题展示的...
在后来Twitter上的一个帖子中，LeCun承认AI偏见有多种原因。Raji告诉The Verge，她也对LeCun提出的研究人员应该比生产商业系统的工程师更少担心偏见的建议感到惊讶，这反映了该行业最高层缺乏意识。“Yann LeCun领导着一个以研究许多应用研究问题而闻名的行业实验室，他们经常寻求产品化，”Raji说。“我真的无法理解...
【什么是AI偏见】《What is AI bias?》by Cassie Kozyrkov http://t.cn/EtcfpSL pdf:http://t.cn/EtcfpSy
RUSI称，警方需要仔细考虑算法偏见可能会如何导致他们在某些地区加大执法力度，并警告称，不要过度依赖技术，这可能会降低逐个案件的自由裁量权。他还表示，歧视案件可能是由个人通过算法不公平地“得分”提起的。报告总结称：“迄今进行的采访表明，人们希望在数据分析领域获得更清晰的国家指导和领导，并普遍认识和认识到...