据英国《新科学家》网站近日报道，在提供购房和租房建议时，AI对黑人用户倾向于推荐低收入社区，这一行为被指存在种族偏见，映射出美国历史上长期存在的住房歧视问题。
随着人工智能（AI）技术不断发展，其潜在问题也日益凸显。ChatGPT等AI大模型频频暴露出的偏见和歧视倾向，正是这一问题的缩影。
AI也有性别歧视
联合国妇女署官网5月22日报告指出，美国加州伯克利大学哈斯商学院一项研究，分析了不同行业的133个AI系统。结果显示，约44%的系统表现出性别刻板印象，25%同时表现出性别和种族刻板印象。
例如，土耳其艺术家贝扎·多古斯在创作时，曾尝试让AI写一个关于医生和护士的故事。而AI总是自动将医生设定为男性，将护士设定为女性，即使多次尝试纠正也是如此。
美国科技博客TechCrunch利用Meta推出的AI聊天机器人进行测试，也发现了一种刻板的表达倾向：当使用“印度男性”提示词生成图像时，绝大多数图片中的男性都是戴着头巾。虽然很多印度男性确实戴着头巾（主要是锡克教徒），但根据2011年人口普查，即使是在印度首都新德里，锡克教徒的人口比例也只占约3.4%。
单凭技术手段难以奏效
ChatGPT等生成式AI具有惊人的能力，可在数秒内模拟人类推理，但这也增加了出错的可能。AI巨头们深知其中存在问题，担心AI模型会陷入偏见、歧视等行为模式中，或在全球化用户群体中过度呈现西方社会的文化和认知。
字母表公司（Alphabet，谷歌母公司）首席执行官桑达尔·皮查伊表示，为了应对这一挑战，他们会要求在训练AI模型时尽可能拓展数据来源。例如，在展示医生或律师的图像时，力求反映种族多样性。但这一策略有时也会走向极端。
AI模型领先平台“抱抱脸”（Hugging Face）研究科学家萨莎·卢西奥尼认为：“单凭技术手段解决偏见问题，恐难奏效。”她强调，生成式AI的输出是否符合用户期望，往往取决于主观判断。美国阿莱姆比克技术公司产品主管杰登·齐格勒也指出，ChatGPT等大型模型难以准确区分偏见与非偏见内容，这使得完全依赖技术手段来消除偏见变得异常困难。
人类偏好是根本
在AI技术飞速发展的今天，消除偏见并非易事。据“抱抱脸”平台统计，该平台上有约60万个AI或机器学习模型，每隔几周就会有新模型问世。这使得工作人员评估和记录偏见或不受欢迎的AI行为变得异常繁重。
目前，技术人员正在开发一种名为“算法回归”的方法，它让工程师能在不破坏整个模型的情况下删除歧视和偏见内容。不过，许多人对此持怀疑态度，认为这种方法可能难以真正奏效。
另一种方法是“鼓励”模型向正确方向发展，通过微调模型或增加奖惩机制来引导其行为。
美国AI公司Pinecone则专注于检索增强生成（RAG）技术，该技术可为大型语言模型提供参考的信息来源，从而提高AI生成答案的准确性。
然而，对于如何根本性地解决AI偏见问题，业界和专家们的共识是：这是一个复杂而艰巨的任务。正如美国机会与正义法律咨询公司主任韦弗所言：“偏见是人类固有的，因此也存在于AI中。”他担心人们可能会陷入一个恶性循环：人类自身偏见影响AI，而AI又反过来强化这些偏见。
在人工智能时代，AI基于从互联网上挖掘的各类信息，帮助各行各业的人们做出越来越多的决策。然而，AI的底层智力在很大程度上取决于其数据源的品质，这些数据可能源于标准不一致的历史数据，也可能源于设计者的个人偏好。数据搜集存在很多技术上的不完善，由此训练出来的AI可能充满智慧、才华和实用性，也可能包含仇恨、偏见和抱怨，进一步反映并延续人类社会中的问题。如果人们不解决社会中的歧视和偏见问题，AI很可能在强化这些错误观念的道路上越走越远。
AI能否消除偏见？答案或许就在于能否从根本上解决人类社会中存在的歧视和偏见。
据英国《新科学家》网站近日报道，在提供购房和租房建议时，AI对黑人用户倾向于推荐低收入社区，这一行为被指存在种族偏见，映射出美国历史上长期存在的住房歧视问题。
随着人工智能（AI）技术不断发展，其潜在问题也日益凸显。ChatGPT等AI大模型频频暴露出的偏见和歧视倾向，正是这一问题的缩影。
AI也有性别歧视
联合国妇女署官网5月22日报告指出，美国加州伯克利大学哈斯商学院一项研究，分析了不同行业的133个AI系统。结果显示，约44%的系统表现出性别刻板印象，25%同时表现出性别和种族刻板印象。
例如，土耳其艺术家贝扎·多古斯在创作时，曾尝试让AI写一个关于医生和护士的故事。而AI总是自动将医生设定为男性，将护士设定为女性，即使多次尝试纠正也是如此。
美国科技博客TechCrunch利用Meta推出的AI聊天机器人进行测试，也发现了一种刻板的表达倾向：当使用“印度男性”提示词生成图像时，绝大多数图片中的男性都是戴着头巾。虽然很多印度男性确实戴着头巾（主要是锡克教徒），但根据2011年人口普查，即使是在印度首都新德里，锡克教徒的人口比例也只占约3.4%。
单凭技术手段难以奏效
ChatGPT等生成式AI具有惊人的能力，可在数秒内模拟人类推理，但这也增加了出错的可能。AI巨头们深知其中存在问题，担心AI模型会陷入偏见、歧视等行为模式中，或在全球化用户群体中过度呈现西方社会的文化和认知。
字母表公司（Alphabet，谷歌母公司）首席执行官桑达尔·皮查伊表示，为了应对这一挑战，他们会要求在训练AI模型时尽可能拓展数据来源。例如，在展示医生或律师的图像时，力求反映种族多样性。但这一策略有时也会走向极端。
AI模型领先平台“抱抱脸”（Hugging Face）研究科学家萨莎·卢西奥尼认为：“单凭技术手段解决偏见问题，恐难奏效。”她强调，生成式AI的输出是否符合用户期望，往往取决于主观判断。美国阿莱姆比克技术公司产品主管杰登·齐格勒也指出，ChatGPT等大型模型难以准确区分偏见与非偏见内容，这使得完全依赖技术手段来消除偏见变得异常困难。
人类偏好是根本
在AI技术飞速发展的今天，消除偏见并非易事。据“抱抱脸”平台统计，该平台上有约60万个AI或机器学习模型，每隔几周就会有新模型问世。这使得工作人员评估和记录偏见或不受欢迎的AI行为变得异常繁重。
目前，技术人员正在开发一种名为“算法回归”的方法，它让工程师能在不破坏整个模型的情况下删除歧视和偏见内容。不过，许多人对此持怀疑态度，认为这种方法可能难以真正奏效。
另一种方法是“鼓励”模型向正确方向发展，通过微调模型或增加奖惩机制来引导其行为。
美国AI公司Pinecone则专注于检索增强生成（RAG）技术，该技术可为大型语言模型提供参考的信息来源，从而提高AI生成答案的准确性。
然而，对于如何根本性地解决AI偏见问题，业界和专家们的共识是：这是一个复杂而艰巨的任务。正如美国机会与正义法律咨询公司主任韦弗所言：“偏见是人类固有的，因此也存在于AI中。”他担心人们可能会陷入一个恶性循环：人类自身偏见影响AI，而AI又反过来强化这些偏见。
在人工智能时代，AI基于从互联网上挖掘的各类信息，帮助各行各业的人们做出越来越多的决策。然而，AI的底层智力在很大程度上取决于其数据源的品质，这些数据可能源于标准不一致的历史数据，也可能源于设计者的个人偏好。数据搜集存在很多技术上的不完善，由此训练出来的AI可能充满智慧、才华和实用性，也可能包含仇恨、偏见和抱怨，进一步反映并延续人类社会中的问题。如果人们不解决社会中的歧视和偏见问题，AI很可能在强化这些错误观念的道路上越走越远。
AI能否消除偏见？答案或许就在于能否从根本上解决人类社会中存在的歧视和偏见。
3月21日是世界睡眠日，中国主题为“健康睡眠 人人共享”。近日发布的《2023年中国居民睡眠白皮书》显示，我国居民平均睡眠时长6.75小时，平均在零点后入睡，夜间睡眠时长普遍偏短。你是否有睡眠困扰 3月20日8时31分，探月工程四期鹊桥二号中继星由长征八号遥三运载火箭在中国文昌航天发射场成功发射升空。火箭飞行24分钟后，星箭分离，将鹊桥二号中继星直接送入近地点高度200公里、远地点高度42 再打一局游戏就睡，再刷几个视频就睡，终于放下手机，关灯睡觉了……结果翻来覆去睡不着，半夜醒来再也睡不着，为什么明明睡着了，睡眠质量却不高？3月21日是世界睡眠日，最新发布的《2024中国 3月21日，由安徽省工业和信息化厅指导、中国光伏行业协会主办、阳光电源股份有限公司承办的“PAT2024爱光伏一生一世”先进技术研讨会在合肥举办。光储高压先进技术发布会现场。阳光电源股份有 3月25日消息，去年huawei在Mate 60系列上首发了玄武机身架构，采用一体化金属机身，搭配上超耐用锦纤材质，使整机的抗挤压能力提高10倍，使用更放心。“玄武”是极其坚固的代表，huawei还在问界M9上采用了“ 据英国《自然》周刊网站3月19日报道，研究人员首次利用生成式人工智能（AI）制造出全新抗体。报道称，本周生物学预印本资料库中的一份预印本报告的原理验证研究，提高了将“AI指导的蛋白质设计引入治 。本文链接：人工智能的“偏见”能否消除http://www.sushuapos.com/show-2-6398-0.html
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