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AI犯错不可怕 反躬自省纠正它

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發表於 2021-12-22 14:53:44 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
“人工智能也是人类的镜子。那些不如人意的地方,折射的常常都是人道的不完善,也给人类供给了在更深的层面检讨本身的契機。此次亚马逊的案例就讓人熟悉到本来即使在提倡了几百年男女平权的西方社會,性别轻視问题仍然如斯严重。”

近来,亚马逊雇用软件被爆出具备“重男轻女”的偏向,给女性求职者打低分。這一時刷新了人们對人工智能加倍客觀科學的见解。依照亚马逊钻研团队最初的假想,给雇用软件输入100份简历,它會吐出前5名,然後公司便可优先招聘他们,這将大大減缓人力資本部分的压力,成果却适得其反除痣藥膏,。

如今很多至公司也许没有亚马逊這般“一揽子”解决選才问题的大志,但在雇用進程中,經由過程人工智能来挑選简历、举荐岗亭,倒是司空见惯的事。在很多雇用者看来,人工智能可以削減雇用职員主觀定见的影响。但亚马逊的失败案例,為愈来愈多正在追求主動化雇用流程的大型公司供给了一個教训。同時,也促令人们反思技能伦理层面的算法公允问题。明显,在亚马逊的案例中,人工智能不但担當了人类社會的成见,并且把這类成见举行了“提纯”,使它加倍“精准”而“直接”。

更关头的是,人类的成见颠末算法“洗地”收納鞋架,以後,又披上了貌似客觀公道的“科學技能”的外套。現实上,在有成见的数据根本上练习出来的體系,也必定是有成见的。好比,此前就爆出過微软的谈天呆板人Tay,在與網友的胡混中很快就學了满嘴脏话,和種族主义的极度谈吐,在推特上诅咒女权主义者和犹太人。這提示咱们注重,算法处置的数据是具备人类社會特色的,成长人工智能也好,應用算法也罢,必需目中有“人”,也就是要充实斟酌到作為人工智能开辟者的人类的局限性,和這类局限性在人工智能中的“遗传”。

有人说,孩子是怙恃的镜子。人工智能也是人类的镜子。那些不如人意的地方,折射的常常都是人道的不消炎止痛按摩油,完善,也给人类供给了在更深的层面检讨本身的契機。此次亚马逊的案例就讓人熟悉到本来即使在提倡了几百年男女平权的西方社會,性别轻視问题仍然如斯严重。

人工智能不成能只在离开实際人类语境的真空中利用,不然,人工智能也就落空了它的意义。而在可估计的未来,把人类本身推向完善也不外是夸姣的空想。那末,若何降服人工智能自我進修中的這些问题,讓不完善的人类缔造出靠近完善的人工智能,就成為必需霸占的首要课题。

实在,以不完善缔造完善,恰是人类這個物種高超的处所。這一切的实現,不是靠反智的玄想,而是靠不竭補腎,地打补钉和修复,在科技前進中降服科技前行發生的缝隙。2017年曾有報导表露,在Google Image上搜刮“doctor”,得到的成果中大部門都是白人男性。這現实上反應了大夫老是與男性相连,护士老是與女性相连的社會实際。厥後,經由過程點窜算法,根基解决了這一问题。

進而言之,人工智能的缝隙被实時發明和获得改正,有赖于科技政策和機制的進一步规范。在這個问题上,提倡算法在必定限度内的透明和可诠释性,不失為可行之策,同時還應加速创建人工智能出错追责機制。好比,日本已把AI醫療装备定位為辅助大夫举行診断的装备,划定AI醫療装备犯错,由大夫承當责任。這一做法是不是彻底公道,值得探究。可是,提高算法问责的意识并将之纳入人工智能成长计划和顶层设计,确為人工智能久远成长并造福于人的需要行動。
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