人工智能需要更有偏见。

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以最佳形式，人工智能系统可以增强和扩展我们的工作，使我们能够实现我们的目标。 在最坏的情况下，人工智能系统会破坏我们的目标。 我们听说过备受瞩目的 AI 偏见案例，例如亚马逊的歧视性机器学习 (ML) 或 Google Vision 的种族主义结果。 这些案件不仅损害了当事人的利益，也违背了创作者的初衷。 这些例子理所当然地引起了公众的强烈抗议，并因此形成了对人工智能偏见的看法，认为这是绝对错误的，我们应该消除这些偏见。

人工智能偏见是不可能消除的。 虽然许多人都同意人工智能应该是公平和值得信赖的，但消除人工智能的所有偏见是不现实的。 随着新一代 ML 模型超越确定性并包含主观性，它们正在被积极设计。 当今最先进的系统能够分析输入、将信息背景化并解释结果。 相反，组织应该专注于理解和衡量主观性，而不是试图消除所有偏见。

来源和详细信息：
https://venturebeat.com/ai/we-need-to-build-better-bias-in-ai/