然而,这些AI系统往往已经受到了主流社会中对性别、种族和宗教等社会偏见的系统性影响。完全依赖这些系统可能会让偏见以更隐蔽的方式得到延续甚至强化,进一步扩大社会不平等。要纠正AI产生的偏见和歧视,就需要训练有素的社会科学家通过人工或人文识别的方式鉴别人工智能的分析结果,提出修正建...
此外，偏见的AI模型还会导致不准确的预测。例如，在犯罪预测中，如果训练数据中存在对特定族裔的偏见，那么AI模型就可能对该族裔的人群进行过度预测。更严重的是，偏见的AI模型可能会强化社会中的既有偏见，导致恶性循环。例如，如果一个招聘算法倾向于筛选出男性候选人，那么女性在职场中的机会就会减少，从而进一步巩固...
Addressing biases and stereotypes in both human and AI contexts is crucial for fostering equality and fairness. Here's a comprehensive approach to reduce biases and stereotypes in human and AI collaboration: Understanding the Source of Bias Human Bias: Biases in AI often reflect the biases present ...
AI算法偏见的形成，主要源于以下几个方面：首先是数据偏差。训练AI的核心数据往往来源于现实世界，而现实世界的数据充满了种族、性别、地域等历史性偏见。例如，某招聘算法学习了过去十年的录用记录，而历史录用中男性候选人比例过高，导致AI自动将男性视为更适合录用的对象。这并非AI的“恶意”，而是数据的不公造就了系...
“当你拥有能够批判性地审视数据并识别可能导致偏见或其他不良行为的数据点的工具时，这就是构建更公平、更可靠模型的第一步。”Ilyas 表示。该研究部分得到了美国国家科学基金会和美国国防高级研究计划局的资助。原文链接：https://news.mit.edu/2024/researchers-reduce-bias-ai-models-while-preserving-improving-...
大多数对AI推理的否定依赖于一种偏见，通常与“AI应像人类一样推理”的假设有关。如果不是，它就不算推理，或者不被承认是推理。归根结底，这一切都取决于我们如何定义“AI能够推理”。有人将模式匹配与完全不能“真正推理”划上等号，即使在大多数情况下AI给出了正确答案。这就像说，任何通过模式匹配完成的都“...
一、算法偏见的成因 算法偏见主要源自以下几个方面: 数据偏差:AI模型的性能和决策很大程度上取决于所使用的训练数据。如果数据集在性别、种族、年龄、地域等关键属性上存在代表性不足或失衡,模型在学习过程中就可能产生对这些属性的偏见。例如,如果某面部识别系统的训练数据集中白人面孔远多于其他肤色,那么该系统在识别...
AI模型存在的偏见和错误主要有以下几个方面: 1. 数据偏见:AI模型的训练数据可能包含社会和文化偏见。如果训练数据倾向于某个特定群体或倾向于特定的观点,模型可能在对其他群体或观点的处理上出现偏见。这可能导致模型在不同群体之间产生不公平的结果。 2. 标签偏见:训练数据的标签可能是由人类标记的,而人类标记也可能...
“如果这个AI的表现总是飘忽不定,它做出的预测里有的和社会偏见重合、有的相反,但整体非常随机,那只能说它没训练好,算是‘蠢’。” 于洋说,“如果性别-职业相关的预测错误,整体性地偏向一方,且还总和社会已有的偏见相符,那么我们可以说,这个...
以数据为中心的人工智能开发方法也可以帮助尽量减少人工智能系统中的偏见。 减少偏见的工具 AI Fairness 360 IBM发布了一个开源库,用于检测和减少无监督学习算法中的偏见,目前在Github上有34个贡献者(截至2020年9月)。该库被称为AI Fairness 360,它使AI程序员能够 ...