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人工智能加入数据不平等算法 “集中”问题由人类来决策

[虾米新闻智能频道]人工智能系统正在被用于刑事判断。它们可用于基于面部个性分析的简历筛选,以及医疗保健注册等其他任务。 然而,人工智能可能会误解如何解决问题或扩大现有的不平等。例如…

[虾米新闻智能频道]人工智能系统正在被用于刑事判断。它们可用于基于面部个性分析的简历筛选,以及医疗保健注册等其他任务。

然而,人工智能可能会误解如何解决问题或扩大现有的不平等。例如,许多公司都有算法试图通过他们的面孔来确定一个人的特征,例如猜测他们的性别。美国公司开发的系统在分类白人男性方面往往比分类为女性和黑人的系统做得更好。对于皮肤黝黑的女性,系统表现最差。但是,在中国开发的系统中,它往往是有偏见的。白色皮肤的判断更糟糕。不会产生差异,因为一组的面部比其他面部更容易分类。相反,这两种算法通常都是在大数据集上进行训练,这些数据集并不像总体人口那样多样化。

人工智能人工智能

直到最近,研究人员才开始开发用于识别算法和数据不等式的算法,这些算法和数据不等式可以通过编程来识别他们的通过请求一个人自己的缺点和协助任务。

专家建议使用相同的人工智能方法,这种方法已经变得流行,可以自动评估所有内容。然后使用新技术自动定位不同受保护群体中算法准确性的潜在不等性,并将关于某些个体的决策移交给不同的人。

这种方法并没有消除偏见。它只是“集中”较小决策的不确定性,然后由人们使用人类常识来处理。人工智能仍然可以执行大部分决策。

这表明人工智能算法可以与人类一起工作,从而获得人工智能决策的好处,并让人们有更多的时间来处理不确定的问题。

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作者: 头条新闻

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