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2019-02-20 00:34:14 华夏通报飞机故障事件:起落架无法收回所以返航

  亚马逊曾尝试对程序进行更新,力图使其对特定术语保持中立。但这并不能保证机器不会根据其他方式来对可能具有歧视性的候选人进行分类。

  报道指出,生活在这些相对比较贫穷地区的美国人面临一系列挑战:就业市场疲软,投资有限,企业家不足,而这些又都是密不可分的,这无疑给美国的政策制定者们提出了艰巨的挑战。

  人工智能招聘软件“重男轻女”

  原标题:BBC解析美国居民贫富差距:居住地区影响一生机遇

  本报鲅鱼圈11月9日电(记者周芳明)今天,20182019赛季中国女排超级联赛精英赛(鲅鱼圈赛区)继续进行,天津女排3:0战胜四川女排,取得两连胜。天津主将李盈莹三局狂轰28分,35扣22中,扣死率高达63%。

  相比而言,美国收入较低的南部和西南地区差距巨大。比如,新奥尔良居民的家庭平均收入为37500美元,贫困率为26%,人口平均预期寿命为76岁,而且这种差距已经持续了几十年。

  报道称,首先,美国东北地区自1980年代以来就一直是美国最富裕发达地区,与此同时,美国西海岸特别是旧金山周围也是一片蓬勃兴旺的景象。例如,加州的橙县家庭平均收入可以达到78150美元,贫困率为8%,人口平均预期寿命为83岁。

  美国布鲁金斯学会汉密尔顿计划发表的一个“活力指数”,综合了包括家庭收入、贫困率和人口预期寿命等指标,它向人们揭示了美国各县的繁荣程度以及为什么有些县欣欣向荣,而另外一些县却步履维艰:

  该公司的实验性招聘工具使用人工智能为求职者提供一星到五星的评分,类似于购物者对亚马逊所售产品的评分。研究人员希望这个招聘软件能达到“给软件输入100份简历,它会吐出前5名,然后公司就可优先雇用他们”的目标。

  此外,美国乡村社区在这方面也表现不佳,但石油和天然气产地除外,比如北达科他州的威廉斯县。

  报道称,缺乏优秀学校本身限制了取得教育文凭的机会,没有学历同时减少了就业和职业生涯的发展,虽然美国北方在这方面做得更成功些,但这仅是一些例外而已。当然,这些经济和地理差异不仅限于美国黑人社区,在以西班牙语为主的社区贫困率相对也比较高。

  自2014年以来,美国亚马逊公司的机器学习团队一直在秘密研发和使用一款计算机程序,用于审查求职者的简历,希望能将寻找顶尖人才的工作智能化。但在专家发现新招聘引擎不喜欢女性后,亚马逊最终在去年年初解散了该研究团队。

  赛后,天津女排主帅陈友泉在点评比赛时说:“实际上几名国家队队员回来后,跟球队磨合的时间并不是特别长,还是需要通过比赛来进一步去磨合、去熟悉。这场球从准备上讲还是比较充分的,准备会大家也达成共识,要打好每一分,队员也确实做到了。”对于最后两局的频繁换人,陈友泉解释说:“让这些主要打球的队员去多磨合一下,后面的比赛如果有机会的话,让更多的年轻队员感受联赛氛围,尤其像王艺竹这些小将会有更多的上场时间。”

  那么,造成这种巨大差别的主要原因在哪里呢?最重要的一个原因是教育程度,因为那些高中和大学毕业率低的地方往往发展滞后。以底特律为例,那里的居民拥有大学学历的人只占30%,而旧金山则是55%。

  报道表示,除非这些问题能够得到解决,否则这些落后地区将会持续下去,其结果不但使这些地区居民的发展机会受到限制,也会令美国社会日益分裂,应对措施包括改善这些地区居民接受高等教育的机会,有针对性的工作补贴以及对陷入困境的州给予财政支持等。

  活力指数还显示,从种族构成方面来看,许多最贫困地区也是非裔最可能生活的地区。长期的种族隔离、教育不平等以及高得离谱的犯罪率和监禁率都是加剧这些贫富不均地理差异的原因,美国南部针对黑人社区的有组织犯罪以及长久以来一些对黑人社区贷款方面的不利政策和行动等也是其中因素。

  虽然四川女排被公认是A组实力最弱的球队之一,但残酷的赛制让天津队不敢大意,首发依然派出了二传姚迪,主攻李盈莹、科舍维奇,副攻王媛媛、李雅楠,接应杨艺,双自由人孟子旋、刘立雯的全主力阵容。开局网口优势明显的天津队就占据主动,10:5将四川队打!@钣ㄔ诮ザ巳缛胛奕酥,在她的强势发挥下,天津队25:12大比分拿下首局。第二局李盈莹开局就依靠发球拿到3分,四川队在0:4的时候叫了暂停,然而暂停后四川队依然无法与天津队抗衡,分差一步步被拉大。本局天津队在22:10大比分领先的情况下换上小将王艺竹,旨在让年轻球员适应大赛氛围。25:14,天津队轻松拿下第二局,总比分2:0领先。第三局依然是一边倒的局面,本局末段天津队走马换将,王艺竹、孟豆、韩三名小将相继登。钪账孀磐跻罩4号位进攻命中,比分被定格在25:11。天津队总比分3:0胜出。

  根据人才软件公司“职业创造者”2017年的一项调查显示,约55%的美国人力资源经理表示,未来5年内,人工智能将成为他们工作的常规部分。

  研究团队创建了500个专注于特定工作职能和职位的计算机模型。他们教会每个模型识别过去候选人简历中出现的约5万个术语。这些算法对IT应用程序中常见的技能几乎没有重要意义,例如编写各种计算机代码的能力等。相反,这项技术有利于那些用男性工程师简历中诸如“执行”“捕获”等常见动词来描述自己的候选人。

  据英国广播公司网站10月7日报道,就像家庭背景以及教育程度一样,一个美国人所居住的地方可以对他们未来的机遇产生巨大影响。例如,居住在加州旧金山的美国人与居住在密歇根底特律的美国人相比差别显而易见。在旧金山,25到54岁之间的适龄工作人口中,有82%人有工作,但是在底特律这一比例却只有68%;旧金山的贫困率为12.5%,只有底特律的一半;同时,旧金山人的平均预期寿命为82岁,而底特律只有75岁。

  经过培训,亚马逊的计算机模型学习了过去10年内提交给公司的简历,找出了其固有模式,并据此来审查申请人。但从2015年开始,亚马逊意识到在评定软件开发和其他技术职位的申请人时,该招聘系统并非性别中立。因为大多数申请者都是男性,这反映了整个科技行业男性主导地位的现实。

  效率提升需求推动机器学习应用

  卡内基梅隆大学机器学习专家表示,如何确保算法公平、真正可理解和可解释的道路还相当遥远。

  参考消息网10月14日报道 英媒称,美国是全世界最富有的国家之一,但像任何地方一样,美国也有富人与穷人,而且这一切都取决于住在美国的哪一地区,因为它会对未来是否能够拥有长久富足的生活有很大不同。

  无论是在仓库内部还是在推动定价决策方面,自动化是亚马逊电子商务主导地位的关键。由于低成本计算能力的激增,机器学习在技术领域越来越受欢迎。亚马逊的智能化招聘实验就始于这家全球最大在线零售商的关键时刻。

  事实上,亚马逊的系统通过自学得出了男性候选人更可取的结论。系统对包含“女性”这个词的简历进行了处罚,如“女子国际象棋俱乐部队长”等。系统还降低了两所全女子大学毕业生的评级。

  算法公平之路任重道远

  天津日报

  性别偏见也不是唯一的问题。支持模型判断的数据也有问题,这意味着不合格的候选人经常被推荐到各种工作岗位。亚马逊最终在去年年初解散了该团队,因为高管们对这个项目已失去信心。

  报道称,从活力指数还可以看出,包括纽约和西雅图这样的沿海城市不断改善,但中西部和美国南部却举步维艰。同时,如果一个地区就业机会主要依靠一种行业的话,情况也会特别不尽如人意,因为一旦有任何冲击,则会使该地区不堪一击。另外,制造业高度集中的地方例如克利夫兰也经历了明显的衰退。

  长期以来,雇主一直梦想利用技术扩大招聘网络,减少对招聘人员主观意见的依赖。但亚马逊的失败案例,为越来越多正在寻求自动化招聘流程的大型公司提供了一个教训。

  监管机构的文件显示,自2015年6月以来,亚马逊的全球员工人数增加了两倍多,达到57万多名。为缓解人力资源部门剧增的工作压力,提升其工作效率,亚马逊爱丁堡工程中心建立了一支研发团队,目标是开发人工智能技术,快速抓取网络信息并发现值得招募的候选人。

  《麻省理工技术评论》在此次事件的报道中指出,我们不能将人工智能视为内在的无偏见。在有偏见的数据上训练系统,意味着算法也会变得有偏见。如果这样不公平的人工智能招聘计划在实施之前没有被发现,将使长期存在于商业中的多样性问题延续下去,而不是解决它们。

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