Favian Marsh人工智能偏见在重大峰会引发争议
在最近举行的《财富》最强女性峰会上，美国专利商标局局长凯西·维达尔（Kathi Vidal）对特斯拉的人工智能技术提出了热情的批评，认为其缺乏包容性。维达尔是一位享有盛誉的工程师，在人工智能开发方面有着深厚的历史，她分享了自己在特斯拉汽车上使用人工智能的个人观察。
系统性偏见？
维达尔表示，她的特斯拉人工智能错误地将每一个行人识别为高个子白人男性，这一问题让她感到困扰，并表明了人工智能系统中更广泛问题的指示。尽管没有直接引用，她表达了自己的不满，强调了人工智能正确识别不同个体能力的缺陷。
特斯拉可能面临的经济影响
维达尔对这一问题表达了强烈态度，表示除非纠正偏见，否则她准备撤回对特斯拉的大额投资。这一情况突显了关于人工智能在延续刻板印象中角色的紧迫讨论，并强调了这种偏见可能在特斯拉的自动驾驶汽车等领先技术中所带来的现实影响。
倡导公平政策
在峰会上，维达尔还讨论了她对公平人工智能政策的愿景。她强调了在政策制定过程中多样化声音的重要性，抵制大企业的不当影响。维达尔主张，人工智能的发展应公平且负责任地服务于每一个人。
呼吁集体行动
她鼓励公众参与人工智能政策制定，强调小企业和个人在影响决策中的作用。维达尔的行动呼吁强调了每个人都对人工智能的未来方向拥有一份责任，呼吁人们积极参与塑造政策框架。
改善人工智能包容性和减少偏见的策略
鉴于在《财富》最强女性峰会期间，凯西·维达尔指出了特斯拉人工智能技术中存在的重大偏见问题，显然解决人工智能偏见对于该技术的未来至关重要。以下是一些可以指导个人和组织致力于促进包容性和减少人工智能系统中偏见的建议、生活窍门与有趣事实。
理解人工智能偏见
减少人工智能偏见的第一步是理解它是什么。人工智能系统从大数据集中学习，如果这些数据集包含偏见信息，人工智能可能会延续这些偏见。有趣的是，偏见可能源于不平衡的数据集——如果一个数据集主要包含高个子白人男性的图像，那么在其上训练的人工智能可能会对看起来不同的人识别不佳。
减少人工智能偏见的建议
1. 多样化数据集：确保人工智能系统的训练数据集能够代表人群。这意味着在数据中包含各种年龄、性别、种族和体型。
2. 定期审计：对人工智能系统进行定期审计，以识别和解决偏见。这涉及在各种场景中测试人工智能，以确保其在所有人口统计群体中表现一致。
3. 包容性设计团队：组建多样化团队开发人工智能技术。不同的观点可以帮助在开发过程中及早识别潜在的偏见。
4. 反馈循环：实施强有力的反馈机制，让用户能够报告不准确或偏见现象，从而实现人工智能系统的持续改进。
个人生活窍门
– 参与人工智能：在使用人工智能技术时，尽量提供反馈，尤其是当您发现偏见时。许多公司依赖用户报告来提升其系统。
– 保持知情：关注专家和组织在人工智能伦理和公平方面的讨论和更新。了解人工智能偏见的现状和减轻偏见的努力是很重要的。
关于人工智能包容性有趣的事实
– 开源努力：一些组织创建了开源数据集和工具，以帮助检测和纠正人工智能系统中的偏见。这些资源对于希望创建更公平人工智能技术的开发人员来说极为宝贵。
– 立法趋势：全球各国政府开始认识到人工智能偏见，并制定法规以促进人工智能部署中的公平性和问责制。
加入运动
考虑到人工智能技术对日常生活的影响，个人参与人工智能政策和伦理的讨论至关重要。无论您是开发者、政策制定者还是消费者，您的意见都是有价值的。每个人在推动人工智能朝着更具包容性和无偏见结果的方向发展中都扮演着角色。
通过利用这些策略并采取积极步骤，个人和组织都可以为创建更好地服务于社会所有成员的人工智能系统做出贡献。有关人工智能和相关主题的更多信息，您可以访问像IBM或麻省理工学院这样的资源。
