设计一个可以处理异

常的数据管道对于确保有足够的数据来实现良好的训练结果至关重要。如果我们不知道人工智能偏见到底从何而来，我们该如何预防它呢？和业务决策者需要意识到可能存在的偏见，以及如何利用人工智能来避免鼓励或意外引入偏见。测试至关重要——通常只有在系统上线时才会发现偏差，此时问题会变得更加难以解决。在系统开发过程中根据预期对其进行测试，并让不同的利益相关者参与评估，这对于系统的准确性和成功至关重要。在消除偏见可能性方面取得的进展在研究偏见的来源时，人们经常发现，人类的参与会影响底层系统，从而导致偏见的产生。然而，一旦发现并解决了这个问题，开发人员还应该检查基础数据，以确认它完全代表了可能影响业务决策的所有因素。



能够有效检测和减少偏差的算法已经被创建，这是朝着正确方向迈出的一大步。欧盟的法规是政府试图避免人工智能偏见负面影响的一个例子。赋予消费者解释如何根据其数据做出自动决策的权利。它还保护消费者，因为人工智能及其使 葡萄牙 电话号码 用的各种分析方法不能作为可能对个人权利或自由产生重大影响的选择的唯一决策者。例如，仅靠人工智能无法决定一个人是否有资格获得银行贷款。推广数据驱动方法随着各行业寻求降低人工智能以负责任的方式发展的潜在风险，人工智能结果反映全球和多样化的数据至关重要。人们合理地担心人工智能决策往往反映了第一世界文化的偏见，这些偏见不利于社会中最不富裕的人。为了解决这个问题，开发人员必须确保他们包含更广泛、更全球化和更多样化的数据。







此外，根据原始数据构建人工智能模型有助于消除偏见，因为人工智能系统有更多机会得到现实世界的见解和证据的支持，因此可以发展以提供超越典型第一世界观点的观点。这种数据驱动的方法还将为人工智能系统提供更大的灵活性和响应能力，并使它们面临更全面和多样化的全球考虑。数据驱动的方法无疑是前进的方向，但要做到这一点，重要的是要专注于开发消除数据孤岛、实现无缝数据集成并确保访问与数据和信息流一致的系统。这无需依赖专业软件开发人员即可实现，因为市场上有直观的自助服务工具可以集成不同系统之间的大量数据。数据对于任何人工智能系统都至关重要，最终需要制定适当的法规来防止偏见，但也允许持续的数据访问和信息流动。基于错误数据和偏见做出的决策越多，人工智能持续创新和进步就越困难。