及时的人类干预是决策

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这些帮助组织制定政策可用于开发与负责任的人工智能相关的程序方法工具和控制措施。理解并消除偏见人工智能的偏见可以通过多种来源渗透从数据收集的方式到设计者的固有偏见以及对人工智能输出的解释。为了最大限度地减少偏见组织必须确保培训数据能够代表目标受众和目的。有必要询问是否收集了足够的信息来做出明智的决定是否有任何群体被排除在数据收集之外以及原因等等。平衡人工智能的自主性与人类洞察力尚未成熟的人工智能系统成功的关键。

通过让人们仔细检查结果寻找不良建议并积极留 柬埔寨电报号码数据 意意外影响可以减少偏见。例如在很多情况下人工智能机器人错误地评估了情况需要紧急的人工干预来纠正方向。在大流行的高峰期的信用评估人工智能工具在其代码表明数量突然激增意味着欺诈者在系统中很活跃并且需要被阻止时对一些在线购物者进行了标记。成员金融机构的许多真正客户被拒绝合法购买影响了他们的信用额度和购买卫生纸等基本物品的能力。




如果启动人工智能项目的组织在大流行等异常事件期间也能进行更密切的人工监控这种情况是否可以避免然而如果我们要保持人工智能实施的有效性和目的我们真正需要的是人类监督与人工智能自主权之间的平衡。将道德纳入核心体系组织面临的一个常见障碍是缺乏如何定义和衡量人工智能的负责任使用的知识。算法公平性等因素无法使用传统指标来衡量。另外这些术语的定义也会根据行业和业务的不同而变化。为了创建公平的模型组织需要创建值得信赖公正且可解释的系统和平台。