万万没想到 人工智能竟存在五大偏见

我们往往认为机器，特别是智能机器，应该是冷静且中立的。我们坚信，无人驾驶汽车在生死抉择时不会偏向行人或司机任何一方。我们也信任那些执行信用评估的智能系统，认为它们只关注真正有影响力的指标，如收入或FICO分数，而其他一切都不重要。我们更是深信，学习系统会永远忠于真相，因为它们背后的算法是中立且无偏见的。

对于一些人来说，这些特性是bug；而对于另一些人来说，这是机器应该摆脱人类偏见的一种体现。但还有一种观点是，机器将学会客观看待事物。然而真相并非如此简单。实际上，智能系统很少能做到公正无偏见，它们的偏见来源于多个方面。

五大偏见竟隐藏在人工智能背后

数据驱动偏见

任何学习系统的输出信息都取决于其接受的数据。如果训练集本身存在偏见，那么最终的结果也会带有偏见。最近，深度学习图像识别系统出现的对亚洲人面孔识别和HP皮肤色度混淆的问题就是这种数据驱动偏见的实例。用于预测假释犯行为的系统也存在潜在偏见，可能会对社会产生深远影响。

交互偏见

有些系统通过交互学习，于是偏见随着驱动交互的用户所带的偏见而产生了。例如，微软的Tay聊天机器人，它旨在通过与用户的交互学习。不幸的是，Tay受到了一个充满攻击性言论的用户社区的影响，最终学会了这些言论并用作日后交互中的回复，变成了一个种族主义者。这表明，智能系统在与人类交流的过程中可能学会人类的偏见。

突发性偏见

个性化系统决策产生的偏见“泡沫”也是现实存在的。以Facebook为例，其算法根据用户已经看过的内容推送信息，这导致信息泡沫的出现——即用户接收到的信息都是基于他们已有的观点和看法。这种信息偏差不仅影响新闻世界，还可能扭曲人类思维。这种突发性偏见可能在企业决策中发挥作用时尤为危险。这些偏见的存在提醒我们，在构建智能系统时必须更加谨慎地处理数据、交互和其他潜在的偏见来源。只有当我们真正了解并处理这些偏见时，我们才能建立更加公正、透明的智能系统。我们应该意识到人工智能并非完美无缺，而是需要我们不断对其进行评估和改进的复杂工具。只有这样，我们才能确保人工智能的发展真正为人类带来福祉而非灾难。关于偏见与个性化系统设计的探讨

在这个信息爆炸的时代，我们每天都在接收着各种各样的信息，而我们所接触的信息往往受到个性化系统的影响。这些系统看似为我们提供了便利，却也可能在无形中塑造我们的偏见。接下来，让我们一起探讨偏见与个性化系统设计之间的微妙关系。

我们生活在一个充满偏见的世界。有时候，偏见是自然而然产生的，它可能源于我们的成长环境、教育背景或者个人经历。而当我们使用个性化系统时，这些系统往往会向我们推荐与我们相似或者符合我们观点的信息。这看似贴心，实则可能使我们陷入信息泡沫。就像谷歌新闻和Facebook的个性化推荐一样，虽然它们为我们提供了大量匹配我们兴趣的新闻和信息，但这也在某种程度上限制了我们的视野，使我们忽视了不同的观点。这就像我们在舒适圈里打转，不愿意去接触与自己不同的思想和观念。久而久之，我们就会变得越来越狭隘，无法接纳不同的声音。这种现象不仅仅存在于新闻领域，其他领域也同样存在这种问题。我们需要警惕这种信息泡沫现象，不要让自己陷入其中。

有些系统是为了特定的商业目的而设计的。它们可能会通过呈现与人们刻板印象相符合的信息来获得更高的点击率或转化率。例如一个旨在为求职者提供职位描述的系统，通过向用户展示符合其刻板印象的工作信息来获得更高的点击率。这种设计虽然满足了商业目的，但却可能导致用户对职业产生误解或偏见。这种偏见同样也会对其他领域产生影响。我们需要认识到这种设计背后的潜在问题，并采取措施来避免它。

理想状态下，智能系统和算法应该是客观的，不受人为偏见的影响。然而现实是残酷的，这些系统都是由人设计出来的，最终都会反映出人的偏见。我们不能完全消除偏见，但我们可以采取措施来避免它。我们可以通过了解偏见的本质和来源来设计出更加公正、客观的系统和工具。这样我们就可以打破信息泡沫、消除刻板印象带来的误导和偏见。同时我们也可以更加积极地与那些与我们观点不同的人交流沟通了解他们的想法和观点从而拓宽自己的视野和思维。我们不能期待设计出完全客观公正的系统和工具但我们可以通过努力使这些系统和工具相对于人类来说更加客观公正从而为我们提供更加真实全面的信息和决策支持。这样我们才能更好地应对未来的挑战和机遇共同创造一个更加美好、包容和多元化的社会。