人工智能ai下海百度云_人工智能系统存在偏差，云可用性使情况更糟
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根据Gartner Research的数据，从现在到2022年， 由于数据，算法或负责管理这些项目的团队的偏见 ，有85％的AI项目将交付错误的结果 。 此外，盖洛普民意调查机构报告， 目前有85％的美国人至少使用一种由AI驱动的设备，程序或服务 。
当我从1980年代后期开始使用AI系统时，这种偏见就已经存在了一段时间。 事实是，人们对AI系统进行编程和教学，因此这些AI系统将倾向于具有教他们的人的先天偏见。
[了解有关企业界中AI的更多信息： AI可以真正为您的业务做什么（以及它不能做什么） • 您需要了解的4个关键AI概念 •入门： 使认知计算更有意义 • 如何判断AI还是其他机器学习是真实的 •现实检查： 人工智能，机器人和智能助手的状态 。 ]
使用云托管昂贵的AI系统实际上使情况变得更糟，因为可以负担得起AI的公司数量有所增加，但是拥有扎实的AI技能的人数却没有以相同的速度增长。 因此，除了在更广泛使用的AI工具中存在先天的偏见之外，人才的缺乏还意味着在一段时间内会越来越普遍地出现知识库构建方面的更多错误。
这些偏见是什么样的？ 女人可能会发现自己正在坚持到底。 那是因为男人从事大部分AI开发和教学，因此他们的有意识或无意识偏见得到了编码。 例如，2015年的一项研究表明，在Google图片搜索“ CEO”中，其显示的人员中只有11％是女性，尽管美国27％的首席执行官是女性。 （尽管在Google上很容易选择，但它很快就纠正了这些问题。）
公司将不得不为这些内置的AI偏见付费。 例如，他们将需要吸收不向足够多的女性提供贷款的利润损失，因为这些女性约占市场的55％。 另外，至少是不良业报，这将使您在最糟糕的情况下陷入合法的困境。
关于这个还能做什么？ 现实情况是，有偏见的AI系统更多的是规范而不是例外。 因此，IT需要认识到存在偏差或可能存在偏差，并采取措施限制损害。 幸运的是，出现了各种工具来帮助您发现基于AI的偏差。
尽管如此，您仍必须警惕隐藏的偏见，并采取措施将危害降至最低。
翻译自: https://www.infoworld.com/article/3387297/ai-systems-are-biased-and-cloud-availability-makes-it-worse.html
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