作为人类，我们在做决策时无法完全保持客观。无论我们是否意识到自己的主观想法，我们的决定总会受到个人偏好、价值观和观点的影响。相对而言，计算机仅根据其所提供的数据进行决策，这也是为何将人工智能应用于预测和决策过程中能帮助减少这种主观性。然而，用于机器学习的数据可能包含潜在的偏见，从而导致计算机做出歧视性决策和产生偏颇结果。
人工智能为何存在偏见？
人工智能算法中的无意偏见既普遍又成问题。无论我们认为数据有多客观，我们都忘记了开发这些AI系统以及为机器学习过程创建数据的人，本质上都是主观的人类。我们的观点、价值观和知识都是收集数据的一部分，这使得数据可能存在空白或甚至偏见。某些群体或社区可能因不可控的情况被排除在数据之外。
我们必须竭尽所能地减少人工智能系统中的偏见，以下是几种可行的做法。
如何减少人工智能中的偏见
听取反馈
从一开始就要认识到您的算法中存在偏见。在构建下一个模型时，考虑最终用户的不同背景、视角和意见。倾听他们的反馈，了解他们的整体体验，以更好地理解缺失之处、需要改变的内容，以及如何让模型更好地满足他们的需求。通过社交媒体、个人电子邮件或项目专用沟通渠道进行简单调查，是获得用户反馈的良好开端。
审查训练数据
输入到机器学习模型中的数据决定了人工智能系统的智能程度和效率。然而，更多的数据并不一定意味着更聪明的人工智能。事实上，如果向模型提供过多样本和数据集，可能反而会加剧其偏见。因此，应在将数据输入模型之前仔细审查和筛选这些数据。确保人工智能系统准确性的关键是根据数据质量而非数量选择训练数据。
维护质量保证
在构建机器学习模型时，持续关注算法过程，实时审查结果，以确保随着构建的持续，一切保持一致。实时监控这一过程至关重要，以确保在某个环节不会发生无意的偏见。及早识别并缩小问题范围，会使找到解决方案变得更加容易。
偏见是不可避免的
在一个完美的世界里，我们可以完全消除人工智能中的偏见，而无需担忧歧视和不公。然而，在现实中，人工智能的偏见在科技领域是一个重大挑战。归根结底，机器是由人类构建的，它们学习的数据终究来源于我们自身的认知和偏见。我们的任务是识别这些偏见，并理解它们的来源，以构建可以尽量减少偏见的系统，最理想的是能够完全避免偏见的发生。
艾睿翻译（Arrow Translation）可以通过可扩展和安全的数据收集、注释等方式来帮助减少偏见。请随时联系我们，了解我们的解决方案。
