人工智能偏差是由算法开发过程中的偏见假设或训练数据中的偏见所导致的异常现象。
1、认知偏差
人工智能的认知偏差是源于开发者在无意识中将自己的想法强加给模型，或者使用了偏差的数据集进行训练。这种偏差是由个人判断和决定的无意识思维错误所导致的，因为人们在处理信息时会尝试简化。
2、缺乏完整数据
如果数据集不完整，就会存在偏差。
从技术角度来看，只要训练人工智能的数据是完整且没有偏差，就可以构建出无偏见的数据驱动决策的人工智能系统。
然而，在现实世界中，人工智能数据集依赖于人类思维，而人类的偏见不断增加，这使得人工智能很难实现完全公正和无偏见。
但我们可以通过测试数据和算法修复人工智能算法中的偏差。
1、了解算法和数据，以评估存在偏差的风险。
例如：
检查训练数据集是否具有代表性且足够大以防止常见的偏差，例如采样偏差。
进行涉及计算数据集中特定组的模型指标的亚群分析。这可以帮助确定模型性能在子群体中是否相同。
随着时间的推移监控模型以防止偏差。算法的结果会随着学习或训练数据的变化而变化。
2、在整体AI战略中建立一个消除偏见的战略，其中包含一系列技术、运营和组织行动：
技术策略：涉及的工具可以帮助识别潜在的偏差来源并揭示数据中影响模型准确性的特征
运营策略：使用内部和第三方审计师改进数据收集流程。
3、在识别训练数据中的偏差时改进人为驱动的流程。
模型构建和评估可以突出长期受到关注的偏差。在构建AI模型的过程中，可以识别这些偏差并利用这些知识来了解偏差的原因。
4、确定应该首选自动决策以及何时应该涉及人工的用例。
5、遵循多学科方法。研究和开发是减少数据集和算法偏差的关键。消除偏见是一项多学科策略。
以数据为核心的人工智能开发方法也有助于最大限度地减少人工智能系统中的偏见。
以上是人工智能偏见的定义和分类的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
