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2019-02-21 17:30:06 尼尔森:2700万户巴西家庭面临财务危机

  亚马逊的AI招聘工具触动了人类敏感的神经,据路透社报道,亚马逊机器学习专家发现他们的AI招聘工具有一个明显的倾向在筛选简历过程中,重男轻女。

  在微软的人工智能产品中,曾出现了聊天机器人小冰爆粗口的情况,同样是源于训练数据库的影响。经历该事件后,微软修改了小冰的对话原则,并加强了对数据库的过滤。但实际上仍然无法百分百避开数据库中不健康的信息。

  好在亚马逊自己也发现了这个问题,去年已将负责该项目的团队解散。

  记者:您这两轮成绩如何?

  与其说人工智能对这个世界有偏见,不如说是认知偏差。其算法本身是没毛病的,但经过算法处理的数据则是具有人类社会的特点的,因此人工智能行为也带了人类的色彩。

  Allen_PG:你抛弃了科比

  记者:冉总您好,这次参加我们的高尔夫围棋赛感觉如何?

  类似人类的情感倾向出现在了AI上,本身就有悖于人类训练AI的目的。我们希望人工智能是中立、结果导向的,甚至在理性的前提下,会带有一丝无情。

  2Pac_vfx:此处为何要点到森林狼

  记者:您说这边高尔夫球场里的果岭、沙丘很有挑战性,很有战胜它的欲望,能不能给我们举个例子?

  不用我赘述,我想面试经验丰富的人应该对一些大公司的面试周期记忆深刻。

  风雨之巅1228:别顺手把孩子投出去

“正如一些数据科学家所言,什么样的输入就有什么样的产出,没有好的数据,算法也做不出正确的决策。”

  类似的事情同样发生在了Google身上。早在2017年,Quartz报道了一篇题为《The reason why most of the images that show up when you search for "doctor"are white men》的文章,如果你在GoogleImage上搜索”doctor“,获得的结果中大部分都是白人男性。

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  这是赵洁玉和她的导师文森特奥都涅茨研究的课题。果壳网《当人工智能“学会”性别歧视》一文里,详细描述了他们研究课题的过程。最终发现把男人看成女人并不是程序Bug,而是因为数据库的偏差。

  Mak王子:这个角度下个镜头就是一泡…

  冉敏:只要有时间我一定回来的,这种全国各地朋友的聚会非常有趣,非常令人开心。大家趣味相投,爱好一致,很开心。

  冉敏:这盘棋最开始大家都下的合情合理,中盘他两手棋有些过分,被我抓住以后他就没什么机会了。白棋空多而且棋也很厚,右下角他的过分手让我抓住了机会。

  另一个相似的例子是,2015年Google Photos将黑人标注成了大猩猩。虽然Google及时道歉并更正了算法,但从侧面来看,人工智能仍然受提供的数据中的一般特征影响。它会将数据中的一般特征误认为整个世界的普遍特征。

  冉敏:感觉非常的不错。很有趣,它有运动性、趣味性,友谊性,还有很大的竞技性,。而且选择的地方非常好,辉煌球场非常漂亮,它的果岭很有挑战性,让人有想去战胜的欲望。球场的风光非常美,北京的秋天非常美,到处都是红叶。这个小镇很有情调,整个的风光格调都非常好,比赛起来心情非常愉悦。来自全国各地的朋友聚在一起,这种聚会非常的开心,而且组织者非常不容易,组织的很好。

  例如提到厨房里的人,我们通常脑海里会浮现出一名家庭主妇的形象,传统的观念即是如此。这种观念由社会现状决定,人类取用的数据由社会现状决定,而人工智能的认知由数据决定。

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  即使数据中出现了一个小的偏差,人工智能的最终行为也会将这个偏差放大。人类获得的结果便是“歧视”我们如何看待社会,人工智能也会以相同的视角去看待社会。这一情况属于普遍现象,其涉及到的不仅是技术问题,更是一个巨大的哲学问题。

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  10月14日,四川省楚汉物资公司总经理冉敏在参加了两天的高尔夫围棋双向赛后接受了记者采访。

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  想要训练出更靠谱的人工智能,用户同样是很重要的力量群体。

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  因此简单来说,AI的工作还是抓取关键词。然而在这些简历中,大部分求职者为男性,他们使用诸如“执行”这样的关键词更加频繁,而女性相关的数据太少,因此AI会误以为没有这类关键词的女性简历不那么重要。

  记者:那么今年冬天和明年我们再举办此类活动您还会参加吗?

  记者:这次参赛者当中有没有您的老朋友呢?

  外贸创业者:麦基:画面不可描述~

  记者:那您今天状态真的很不错。

  我是你邓蜀黍:老科:他妈的一个带把儿的都没有

  人工智能“性别歧视”的起因

  冉敏:这里有一个五杆洞,设计的非常合理,你一站上去就很有战胜它的欲望。它的水障碍,果岭的起伏变化非常的好,很有调整性,只要你稍微失误就会面对很大的问题,但是它设计的非常合情合理,并不是很变态的那种,而是很有趣味性和挑战性的,打下来很有回味。

  其缘由可能是Google翻译在某些小语种的学习上,使用了圣经这一全球最为广泛翻译的数据作为训练模型,从而导致该情况发生。在经过报道之后,Google修复了这个Bug。

  人工智能发展到现在,应用到实际的时间并不长。如果把它比作婴儿,那它的成长有很大一部分依靠人类给予的养分与教育。人工智能在机器训练的过程中,所输入的数据便是养分。科学家尽力将算法调整到中立、客观,但最终影响其输出的还是数据。

  事件过去三年,尽管算法已经相对更加成熟,数据库更加丰富,人工智能的坏毛病还是无法根治。据英国镜报报道,用户在使用Google翻译时,结果里出现了令人毛骨悚然宗教话语,在某些小语种下,特定的重复词组会被Google翻译成带有宗教色彩的话语。

  又如人工智能会将印度海得拉巴的印式婚纱错认为中世纪的锁子甲,只因为在其训练的数据库中,欧洲的数据更丰富,而来自第三世界的信息少得可怜。这对于部分少数群体是极不公平的。

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  AI还有其它偏见

  Google意识到了这一点,调整了搜索算法。目前“doctor”的搜索结果中,女性与男性的比例基本平等。

  记者:刚刚结束的那盘棋您赢下来了,有没有值得一提的部分?

  戴眼镜的Judy:蜗壳:呵呵。

  冉敏:嗯,是的,昨天休息的很好,这个地方真的很不错。

  冉敏:成绩还可以,昨天围棋输了,高尔夫赢了,总成绩1分。今天高尔夫赢了,围棋也赢了,而且估计我的高尔夫成绩是最好的。

  林先森只想要快乐:看第一个人的表情,肯定有人放屁

  今年七月份,微软同中国发展研究基金会发布了《未来基石》报告。报告涵盖了两家机构对人工智能的思考。例如微软在人工智能的开发中,将遵循六个道德基本准则,以创造“靠谱”的人工智能。

  通过系统的机器训练,让AI代替HR筛选简历,无疑能帮助公司节省大量的劳动力,并且更有效地挑选出合适的人才。万万没想到的是,亚马逊的AI却戴上了有色眼镜。

  (所有言论均来自网友智慧,不代表新浪NBA观点)

  一项来自普林斯顿大学的研究表明,这一搜索结果与潜在的社会现状有关。在普通人眼中医生总是与男性相连,而护士总是与女性相连。

  这一点在不同的行业、不同事物的类型、甚至不同的文化与国家,都有各自的体现。

  这事得追溯到2014年,亚马逊那会儿便开始尝试用人工智能筛选简历,帮助公司挑选出合适的员工。对于一个大公司来说,筛选简历是一项浩大的工程,每天的面试者可能来自五湖四海,要从堆积如山的简历中挑选出面试者的优点,并确认其符合公司标准,难上加难。不仅耗费精力,还很花时间。

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  来源:PingWest

  周先生1103:听到没听到没。。。拿到球,看到前面三个人就属于空位,给我投。。。这是必考题

  一艺会Luis:森林狼本来很想要,但被你们搞得很不好意思,只能不感兴趣了!

  因此当一张男人站在厨房里的照片经人工智能识别之后,它极有可能会把男人看成女人。

  悠扬的豆豆:管理员拒绝了诺阿的进群请求~

  一个不得不接受的事实是,人工智能的偏见与小毛病将伴随着它的成长。

  在亚马逊AI招聘歧视事件的最后,大家把问题归咎于人工智能训练样本上。因为在具体的训练方法上,亚马逊针对性开发了500个特定职位的模型,对过去10年的简历中的5万个关键词进行识别,最后进行重要程度的优先级排序。

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  除了厨房这个特定环境,他们还发现在照片中“做家务、照看小孩子的就被认为是女性,开会、办公、从事体育运动的则是男性”,有时候我们会发现人工智能识别的结果令人哭笑不得,但究其原因却又情有可原。

  冉敏:我还是第一次参加这样的比赛,能够被邀请让我感到非常荣幸,非?。他们也邀请我到他们的地方去打球下棋,真的是非常不错的一次交友机会。

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