人工智能的偏见变化与影响和补救措施

当公司转向人工智能时，他们这样做是为了优化业务决策。但是，如果您已经习惯了该技术的商品，又盲目地依赖AI工具并开始做出有偏见的决策，会发生什么?您敞开心to做出艰难的选择，甚至可能失去宝贵的客户。

微软的Twitter机器人Tay.ai就是一个例子。该机器人旨在从在线对话中学习并决定将新内容发布给她的关注者。尽管用例听起来相对简单，但该漫游器在一天之内就开始吐出种族主义和性别歧视短语。Tay并不是AI决策的绝佳广告。

因此，作为谨慎的负责任的业务人员，您可能会决定坚持人为的决策。这是一个较慢的过程，您可能会错失一些机会，但也很高兴知道您的决策是公正的。

如果我们退后一步，在上述情况下，您实际上是否已成功减少了决策中的偏见程度?我们如何确定人类还是AI工具正在做出更好和更少偏见的决策?

字典将偏见定义为“由于允许个人意见影响您的判断，以不公平的方式支持或反对特定的人或事物的行为。”如果我们深入研究，我们可以分解为多个子类别。包括统计偏见，认知偏见和偏见。

统计偏差是一个技术术语

。简而言之，它是您对某物的估计(例如，您将要出售的特定产品的价格)与实际价值之间的差。这种差异可能有很多原因，但从本质上讲，它们全都归结为您用来进行估计的信息方面的问题-俗话说，“乱扔垃圾，乱扔垃圾”。

认知偏差是人类思维中反复出现的错误

。它们可能是由于人脑的限制(例如记忆力减退)而出现的。或者它们可能是我们为帮助我们更快做出决定而开发的思维捷径。

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