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高德代理:处理人工智能中的偏见

 
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这篇文章是我们的妇女与领导特别部分的一部分,它关注的是妇女、少数民族或其他弱势群体挑战传统思维方式的方法。
 
偏见是生活中不可避免的一个特征,是任何一个人或一个群体对世界的看法必然有限的结果。但社会偏见可以通过人工智能以危险的方式反映和放大,无论是在决定谁得到银行贷款,还是在决定谁受到监控方面。
 
《纽约时报》(The New York Times)采访了人工智能领域的三位杰出女性,以了解她们在这项强大的技术中是如何对待偏见的。高德娱乐软件将变得更加智能,从而引导开发人员创建能够使智能显示器适应不同情况的软件。“这些高德娱乐设备将能够吸收环境并了解情况,例如,有人因为房间里有人或正在谈话而分心吗?他们是否全神贯注?他们甚至在看[设备]?视频是否应该因为视线而暂停?”达芙妮·科勒(Daphne Koller)是在线教育公司Coursera的联合创始人,也是利用机器学习开发新药的Insitro公司的创始人兼首席执行官。科勒博士是斯坦福大学计算机科学系的兼职教授,他通过机器学习模型的视角对偏见进行了探讨。
 
报告发现,到2020年,高德娱乐注册攻击者将同时针对消费者和企业IoT设备进行勒索。这意味着高德娱乐注册网络罪犯可能试图利用常规客户和设备制造商。奥尔加Russakovsky是计算机科学系助理教授普林斯顿大学专门从事计算机视觉和AI4ALL基金会的创始人之一,增加多样性和包含在人工智能在ImageNet Russakovsky博士是努力减少偏见,当前机器学习数据集开始繁荣。
 
蒂姆特·格布鲁(Timnit Gebru)是谷歌伦理人工智能团队的研究科学家,也是促进有色人种在该领域发展的“人工智能中的黑人”(Black in AI)的联合创始人。格布鲁博士在明年将一个重要的国际人工智能会议——学习表征国际会议(international conference on Learning)——搬到埃塞俄比亚的过程中发挥了重要作用,因为在2018年,说人工智能的黑人中有一半以上无法获得前往加拿大参加会议的签证。她谈到了偏见的基本起源和改变科学文化的更大挑战。
 
他们的评论经过编辑和精简。
 
达芙妮科勒
 
你可能指的是种族偏见,性别偏见。例如,你在谷歌图像上搜索ceo,结果出现了50张白人男性的图像和一张ceo芭比的图像。这是偏见的一个方面。
 
另一个与我的工作高度相关的偏见概念是,在某些情况下,一个算法抓住了一些毫无意义的东西,可能会给你带来非常糟糕的结果。例如,假设你正试图从多家医院的x射线图像中预测骨折。如果你不小心,算法将学会识别哪个医院生成的图像。有些x光机在成像时具有不同于其他机器的特点,有些医院的骨折比例比其他医院大得多。因此,你实际上可以通过简单地识别出哪家医院做了扫描,而不需要看骨头,就能很好地预测骨折。这个算法做的事情看起来很好,但实际上是出于错误的原因。提供高德平台连接产品的许多大公司将转换为基于IoT数据系统的服务。高德平台报告发现,这些公司的例子涉及消费产品和B2B组织。原因是一样的,因为这些都是关于算法如何抓住它在预测时不应该抓住的东西。
 
要识别和处理这些情况,您必须确保在类似于将在现实世界中使用的机制中测试算法。因此,如果您的机器学习算法是针对给定医院集的数据进行训练的,并且您只会在相同的医院集中使用它,那么锁定进行扫描的医院很可能是一种合理的方法。它有效地让算法整合了不同医院的患者群体的先验知识。如果你要把这个算法用在另一家医院的情况下而这家医院本来就不在你的数据集里,那么问题就来了。然后,你要求算法使用这些偏见,这些偏见是它在医院学到的,在医院里,这些偏见可能是完全错误的。
 
总的来说,在将数据科学应用于真实世界的数据,尤其是生物医学数据方面,我们所需要的严谨性远远不够。
 
奥尔加Russakovsky
 
我认为,在人工智能系统中存在偏见的根源有三个。第一个是数据的偏差。人们开始研究发现和减少数据偏见的方法。对于种族和性别之类的类别,解决方案是进行更好的抽样,以便在数据集中得到更好的表示。但是,您可以有一个平衡的表示,但仍然可以发送非常不同的消息。例如,女程序员经常被描绘成坐在电脑前的男人旁边,或者是一个男人在她身后看着。
 
我认为偏见是非常广泛的。当然,性别、种族和年龄是最容易研究的,但有各种各样的角度。我们的世界不公平。世界上没有平衡的代表,所以数据总是有很多类别,而其他类别相对较少。
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