人工智慧偏差是由演算法開發過程中的偏見假設或訓練資料中的偏見所導致的異常現象。
1、認知偏誤
人工智慧的認知偏誤是源自於開發者在無意識中將自己的想法強加給模型，或是使用了偏差的資料集進行訓練。這種偏差是由個人判斷和決定的無意識思維錯誤所導致的，因為人們在處理資訊時會嘗試簡化。
2、缺乏完整資料
如果資料集不完整，就會有偏差。
從技術角度來看，只要訓練人工智慧的資料是完整且沒有偏差，就可以建構出無偏見的資料驅動決策的人工智慧系統。
然而，在現實世界中，人工智慧資料集依賴人類思維，而人類的偏見不斷增加，這使得人工智慧很難實現完全公正和無偏見。
但我們可以透過測試資料和演算法來修復人工智慧演算法中的偏差。
1、了解演算法和數據，以評估偏差的風險。
例如：
檢查訓練資料集是否具有代表性且足夠大以防止常見的偏差，例如取樣偏差。
進行涉及計算資料集中特定群組的模型指標的亞群分析。這可以幫助確定模型效能在子群體中是否相同。
隨著時間的推移監控模型以防止偏差。演算法的結果會隨著學習或訓練資料的變化而改變。
2、在整體AI策略中建立一個消除偏見的策略，其中包含一系列技術、營運和組織行動：
技術策略：涉及的工具可以幫助識別潛在的偏差來源並揭示資料中影響模型準確性的特徵
營運策略：使用內部和第三方審計師改進資料收集流程。
3、在識別訓練資料中的偏差時改進人為驅動的流程。
模型建構和評估可以突顯長期受到關注的偏差。在建構AI模型的過程中，可以識別這些偏差並利用這些知識來了解偏差的原因。
4、確定應該首選自動決策以及何時應該涉及人工的用例。
5、遵循多元學科方法。研究和開發是減少資料集和演算法偏差的關鍵。消除偏見是一項多學科策略。
以資料為核心的人工智慧開發方法也有助於最大限度地減少人工智慧系統中的偏見。
以上是人工智慧偏見的定義與分類的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
