與人工智能的好處一樣強(qiáng)大,使用偏差數(shù)據(jù)和有缺陷的AI模型可能會(huì)造成很多損害。
斯坦福大學(xué)高級研究學(xué)者兼數(shù)字公民社會(huì)實(shí)驗(yàn)室主任露西·伯恩霍爾茲(圖)表示,為了解決這一日益嚴(yán)重的問題,必須將人的價(jià)值觀納入整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)過程。
她說:“ [價(jià)值觀]不應(yīng)成為單獨(dú)的討論主題。” “我們需要就以下內(nèi)容進(jìn)行對話:我們要為什么而努力,我們要保護(hù)誰,如何試圖識別個(gè)人的人為因素,而這必須貫穿于整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)之中。”
伯恩霍爾茲與之交談索尼婭Tagare,theCUBE,SiliconANGLE Media的移動(dòng)即時(shí)串流工作室主持人的女性數(shù)據(jù)科學(xué)大會(huì)在斯坦福大學(xué),加州期間,。他們討論了價(jià)值在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性,為什么必須要有一個(gè)多元化的團(tuán)隊(duì)來構(gòu)建和分析算法以及數(shù)字公民社會(huì)實(shí)驗(yàn)室正在開展的工作。
根據(jù)伯恩霍爾茨的說法,所有數(shù)據(jù)都是有偏見的,因?yàn)槭侨藗冊谑占瘮?shù)據(jù)。她強(qiáng)調(diào)說:“而且我們正在將偏見建立到數(shù)據(jù)科學(xué)中,然后將這些工具導(dǎo)出到偏見系統(tǒng)中。” “你猜怎么著?問題變得越來越嚴(yán)重。因此,讓我們停止這樣做。”
Bernholz解釋說,在創(chuàng)建算法并進(jìn)行分析時(shí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要確保他們正在考慮數(shù)據(jù)集中所有不同類型的人,并在上下文中了解這些人。
“我們非常清楚,有色女性與白人男性面臨的環(huán)境不同;他們不會(huì)以同樣的方式走遍世界。”她解釋說。“而且認(rèn)為您的購物算法不會(huì)影響他們在現(xiàn)實(shí)世界中所經(jīng)歷的差異是荒謬的。”
她補(bǔ)充說,還必須讓參與算法創(chuàng)建以及公司管理的人員具有不同的個(gè)人資料,他們可以決定是否以及如何使用它們。
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