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关于AI歧视我们也聊了很多,比如相貌偏见、语言歧视等,但AI的歧视显然不仅只在这一个浅显的领域。在其相貌和语言歧视的背后,矗立的其实是AI对这个社会全方位的片面判断。
那么,AI的歧视问题也就不是一个简单的算法问题了。今天我们就再聊一聊AI的偏见问题,以及面对它,我们究竟能做些什么。
始作俑者的人类本身:AI歧视产生的根源,首先我们需要清楚的是,发生AI歧视这种事情的原因在哪里。目前来看,大体上有两个个方面。
1. 数据和算法的限制。
首先是数据的限制。AI对事物作出的判断不是凭空或者随机而得的,它必须要经过一些列的训练学习才可以。那么,如果要训练它在某方面的能力,就要将相关领域的数据搜集起来供其学习。在这一方面,如果数据训练量不足,那么就会造成AI学习的不完备,其也就可能作出错误的判断。
而数据限制的另一方面则来自数据本身。比如某个群体会有一些共性的特征,那么AI将会把这些大多数的共性特征数据作为标签来用。一旦对象不在这个群体特征里,或属于这个群体的少数特征,其就有可能采取否定的态度。
其次则是算法的限制。程序员在设置AI学习程序的时候,无法做到过滤到每一条消极的信息。因此,AI在经过大量的数据学习之后,其会自动匹配不同群体之间的关键词,然后做出判断。比如职业的男女分化问题。
事实上,目前我们面临的所有AI的歧视问题基本上是围绕着这两个方面展开的。数据学习不够多,或者数据学习够多之后,其学习范围超出了程序员设定的内容,然后开始进行自我学习和判断。这就造成了歧视行为的发生。
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