人們總有或多或少的刻板印象，如國籍、膚色、學(xué)歷、性別等。在人們的心目中，地方團(tuán)體往往是陳詞濫調(diào)。例如，女性應(yīng)該溫柔聽話，工程師和技術(shù)人員大多是男性，白人比黑人有更高的智力等等。每個(gè)人都是個(gè)體。人們對(duì)他人有不同的態(tài)度和看法是正常的。出乎意料的是，人工智能也有一種“刻板印象”。

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最近，F(xiàn)acebook的人工智能實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了一項(xiàng)有趣的新研究。他們發(fā)現(xiàn)，人工智能偏見不僅存在于國家內(nèi)部，也存在于國家之間。

研究人員測(cè)試了五種流行的對(duì)象識(shí)別算法，包括Microsoft Azure、Clarifai、Google Cloud Vision、Amazon Rekognition和IBM Watson，以了解每個(gè)程序的工作原理。用于測(cè)試的數(shù)據(jù)集來自不同國家的家庭，包括窮人和窮人，包括117個(gè)類別，從鞋子、肥皂到沙發(fā)。

在這項(xiàng)研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)被要求識(shí)別低收入家庭時(shí)，目標(biāo)識(shí)別算法的準(zhǔn)確度比高收入家庭低10%。隨著月收入的增加，誤差也會(huì)增加。特別是對(duì)于谷歌、微軟和亞馬遜來說，低收入家庭識(shí)別算法的準(zhǔn)確性很低。

與索馬里和布基納法索相比，該算法識(shí)別美國產(chǎn)品的精度提高了15-20%。

這種現(xiàn)象有很多原因。最常見的原因是，在創(chuàng)建算法時(shí)，它們經(jīng)常受到相關(guān)工程師的生活和背景的影響。這些人大多來自高收入階層的精英階層。他們的想法和概念是基于他們的想法和概念。人工智能算法也基于它們的思想和概念。

人工智能具有強(qiáng)大的計(jì)算能力。在該算法的基礎(chǔ)上，很容易獲得海量數(shù)據(jù)和識(shí)別信息。然而，令人擔(dān)憂的是，它的偏見不僅在確定對(duì)象方面有偏見，而且在種族和性別歧視方面也有偏見。

研究人員測(cè)試了微軟、IBM和Facebook的人臉識(shí)別能力。他們發(fā)現(xiàn)白人男性的準(zhǔn)確率高于99%，而黑人女性則有47%的錯(cuò)誤率。

亞馬遜開發(fā)了一個(gè)人工智能程序來阻止簡歷的選擇，這也顯示了對(duì)女性的歧視。選擇簡歷后，男人比女人多。包含女性角色的簡歷的權(quán)重將會(huì)降低，甚至兩所女子學(xué)院的研究生評(píng)分也會(huì)降低。可見，人工智能也具有自我選擇和不可磨滅的“歧視”。但另一方面，人工智能似乎是極其平等的。例如，最近發(fā)射的人工智能機(jī)器人，它完全可以實(shí)現(xiàn)每個(gè)人的態(tài)度是平等的。它不會(huì)改變你對(duì)你的態(tài)度，因?yàn)槟阌绣X，還有你的性。他會(huì)像一個(gè)人一樣溫柔地提出問題和回答問題，并及時(shí)接受批評(píng)。電話機(jī)器人好不好用？許多公司都爭(zhēng)先恐后地回答這個(gè)問題。

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