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高德娱乐:为什么你需要花更多的精力来对抗AI偏见

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随着人工智能(AI)继续进军企业,许多IT专业人士开始对他们使用的系统中可能存在的人工智能偏见表示担忧。
 
DataRobot的一份新报告发现,美国和英国近一半(42%)的人工智能专业人士“非常”或“极端”担心人工智能偏见。
 
去年6月,该报告对350多名美国和英国的首席信息官、首席技术官、副总裁以及参与人工智能和机器学习(ML)采购决策的IT经理进行了调查。物联网将在卡车运输中创建更高效​​的物流,并在高德娱乐注册供应链中创建更有效的流程。报告还发现,“品牌声誉受损”和“客户信任缺失”是人工智能偏见最令人担忧的影响。这促使93%的受访者表示,他们计划在未来12个月加大对人工智能偏见预防措施的投资。
 
DataRobot的trusted AI副总裁Ted Kwartler表示,尽管许多组织将AI视为游戏规则改变者,但许多组织仍在使用不值得信任的AI系统。
 
他说,调查发现,42%的高管非常担心人工智能的偏见,这并不奇怪,“考虑到各组织在聘用人工智能方面引人注目的失误”。Kwartler说,组织必须确保人工智能方法与其组织价值观相一致。“在人工智能部署所需的许多步骤中,确保你的培训数据没有隐藏偏见,有助于防止组织在工作流程的后期变得被动。”
 
DataRobot的研究发现,目前大多数组织(71%)依赖人工智能来执行19项业务功能,19%使用人工智能来管理20到49项功能,0%利用该技术来处理50多项功能。
 
DataRobot的报告称,尽管在企业内部管理人工智能驱动的功能可能很有价值,但也可能带来挑战。“并非所有人工智能都受到平等对待,如果没有适当的知识或资源,企业选择或部署人工智能的方式可能弊大于利。”
 
高德娱乐这种关系确实是Telstra与Cradlepoint合作建立并向市场交付的5G商业解决方案的地方,该解决方案显然包括高德娱乐拥有的强大网络,这是一个6级以下的网络,最初将用于5G,但随后依靠Cradlepoint提供5G边缘解决方案。调查发现,超过三分之一(38%)的人工智能专业人士仍在使用黑箱人工智能系统,这意味着他们对自己的人工智能解决方案的数据输入使用情况几乎一无所知。DataRobot说,这种不可见性可能会导致受访者担心他们的组织内部存在人工智能偏见。
 
人工智能偏见之所以出现,是因为“我们在熟悉的检索系统中对不完整的数据做出决策,”认知计算和内容分析咨询公司Synthexis总裁苏·费尔德曼(Sue Feldman)说。“算法都对世界和用户的优先级做出假设。这意味着,除非你理解这些假设,否则你仍然会盲目飞行。”
 
费尔德曼补充说,这就是为什么重要的是使用包括人在内的系统,而不是在真空中做决定。费尔德曼也是认知计算联盟的联合创始人和董事总经理。她说,这是“对完全自动化系统的改进”。
 
如何减少AI偏差
 
根据Gartner的说法,基于种族、性别、年龄或位置的偏见,以及基于特定数据结构的偏见,一直是训练人工智能模型的长期风险。
 
此外,像深度学习这样的不透明算法可以将许多隐式的、高度可变的交互作用纳入预测中,这些交互作用可能很难解释,该公司表示。
 
Gartner预计,到2023年,75%的大型组织将聘请人工智能行为鉴定、隐私和客户信任专家,以降低品牌和声誉风险。
 
Gartner的研究副总裁吉姆·黑尔(Jim Hare)在一份声明中说:“需要新的工具和技能来帮助组织识别这些和其他潜在的偏见来源,在使用人工智能模型时建立更多的信任,并降低企业品牌和声誉风险。”
 
“越来越多的数据分析领导者和首席数据官(CDOs)正在雇佣ML公司的法医和道德调查员,”黑尔补充道。
 
Gartner表示,Facebook、谷歌、美国银行(Bank of America)、美国万通银行(MassMutual)和美国国家航空航天局(NASA)等机构正在招聘或已经任命人工智能行为法医专家,在部署人工智能模型之前,专注于发现这些模型中不受欢迎的偏见。高德代理的亚马逊网络服务(AWS)继续保持市场主导地位,本季高德增长了23亿美元,相当于其他两个主要参与者的同比增长。
 
麦肯锡表示,如果人工智能要发挥其潜力,增加人类对系统的信任,就必须采取措施,将偏见最小化。它们包括:
 
要意识到人工智能可以帮助纠正偏见的环境,以及那些人工智能有可能加剧偏见的环境
 
建立过程和实践来测试和减少人工智能系统中的偏差
 
参与有关人类决策中的偏见的基于事实的对话
 
探索人类和机器如何最好地合作
 
加大对偏见研究的投入,提供更多数据,同时限制隐私
 
加大对人工智能领域的投资
 
DataRobot的研究发现,为了对抗人工智能偏差,83%的人工智能专业人员表示,他们已经建立了人工智能指南,以确保人工智能系统得到正确维护,并产生准确、可信的输出。此外:

60%的人创建了警报,以确定数据和结果何时与培训数据不同
 
59%的人衡量人工智能决策因素
 
56%的人使用算法来检测和减少训练数据中的隐藏偏见
 
后者的数据让Kwartler大吃一惊。“我担心的是,只有大约一半的高管有合适的算法来检测培训数据中隐藏的偏见。”
 
在DataRobot研究中,美国和英国的受访者也发现了文化差异。
 
研究发现,美国受访者最关心的是突发性偏差,即用户和系统设计之间的偏差;而英国受访者更关心的是技术性偏差,即技术限制造成的偏差。
 
调查显示,为了加强对人工智能偏见的防范,59%的受访者表示计划投资于更复杂的白盒系统,54%的受访者表示将聘用内部人员来管理人工智能信托,48%的受访者表示打算聘请第三方供应商来监督人工智能信托。
 
Kwartler认为48%的比例应该更高。“组织需要拥有并内化他们的AI策略,因为这有助于他们确保AI模型与他们的价值观相一致。对于每个业务环境和行业,需要在部署之前和之后对模型进行评估,以减少风险,”他说。
 
报告称,除了这些人工智能偏差预防措施外,85%的全球受访者认为,人工智能监管将有助于定义什么是人工智能偏差,以及如何预防人工智能偏差。

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