Tag Archives: 偏見

調查發現大量 AI 研究採用資料庫標籤混亂

作者 Unwire Pro|發布日期 2021 年 07 月 19 日 8:45 |

分類 AI 人工智慧 , 軟體、系統

對人工智慧的機器學習訓練而言，優質資料庫是製作有效模型的關鍵，但有研究發現，不少 AI 研究使用的標籤多不統一，研究效率降低、造成錯誤。繼續閱讀..

AI 並非萬能！越洋採訪史隆獎得主、UCLA 台籍教授：2 缺陷要靠人類修補

作者經理人月刊|發布日期 2021 年 06 月 14 日 12:00 |

分類 AI 人工智慧 , 軟體、系統

美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。繼續閱讀..

FDA 召開公開會議，著重討論醫療 AI 的數據多樣性及演算法偏見問題

作者雷鋒網|發布日期 2020 年 10 月 27 日 8:30 |

分類 AI 人工智慧 , 醫療科技

據外媒 HealthcareItNews 報導，美國時間 10 月 22 日，FDA 召集患者參與諮詢委員會（Patient Engagement Advisory Committee）進行了一場公開會議，討論醫療設備中人工智慧和機器學習方面的問題。繼續閱讀..

麻省理工學院為種族歧視資料庫 Tiny Images 致歉並永久下架

作者 Unwire Pro|發布日期 2020 年 07 月 03 日 15:45 |

分類 AI 人工智慧 , Big Data

人工智慧利用深度學習獲得分析能力，雖然本身並沒有偏見和歧視，但訓練用的資料庫還是難免有人類偏見。最近麻省理工學院（MIT）為提供的 Tiny Images 資料庫致歉，因被指有偏見，訓練出來的人工智慧恐有同樣問題。繼續閱讀..

AI 學習人類偏見，出乎開發者意料

作者中央社|發布日期 2019 年 11 月 13 日 13:00 |

分類 AI 人工智慧 , 軟體、系統

人工智慧（AI）系統依循演算法學習數位化書籍、新聞文章等所含資訊，但科學家發現，在過程中它們也吸收了資訊隱含的偏見，有時甚至出乎開發者意料以外。繼續閱讀..

用 AI 改試卷？狗屁不通的論文也能得高分

作者愛范兒|發布日期 2019 年 08 月 25 日 0:00 |

分類 AI 人工智慧 , 科技教育

根據調查顯示，以自然語言處理為基礎的人工智慧論文評分系統，美國至少 21 個州已引入正式考試的評分工作。繼續閱讀..

麻省理工學者揭露，臉部辨識科技有嚴重種族性別偏見

作者中央社|發布日期 2019 年 04 月 05 日 12:52 |

分類 AI 人工智慧 , 科技生活

臉部辨識科技的應用範圍越來越廣，但美國麻省理工學院（MIT）研究人員布蘭維妮發現，就算是知名科技業者開發的軟體，在辨識深色人種臉部時，錯誤率也偏高。繼續閱讀..

如何消除機器人的「偏見」？先從消除人的偏見做起

作者品玩|發布日期 2019 年 03 月 17 日 0:00 |

分類 AI 人工智慧 , 機器人 , 軟體、系統

你有沒有想過這樣的問題：Alexa、Siri、Cortana（小娜）、Google Assistant 等虛擬語音助理，為何性別設定都是女的？繼續閱讀..

Google AI 工具禁止性別特定代名詞，減少偏見風險

作者 Unwire Pro|發布日期 2018 年 11 月 29 日 8:15 |

分類 AI 人工智慧 , Google

AI 經過大量數據輸入做深度學習之後，出現性別或種族歧視的問題，最近受到科技界關注，並推出不同的方法來避免問題發生。Google 就為了減少偏見風險，在新的 AI 工具禁止使用性別特定代名詞。繼續閱讀..

亞馬遜 AI 在履歷篩選中歧視女性？AI 犯錯不是第一次了

作者品玩|發布日期 2018 年 10 月 17 日 10:49 |

分類 AI 人工智慧 , 軟體、系統

亞馬遜的 AI 招聘工具觸動了人類敏感的神經，據路透社報導，亞馬遜機器學習專家發現他們的 AI 招聘工具有一個明顯的傾向──在篩選履歷過程中重男輕女。繼續閱讀..

亞馬遜發現招聘用人工智慧系統歧視女性，決定棄用

作者 Unwire Pro|發布日期 2018 年 10 月 15 日 8:15 |

分類 AI 人工智慧 , Amazon , 人力資源

人工智慧系統雖然方便，但運作方式是根據輸入數據來學習，因此一直有研究指出這些系統未必能免除偏見。最近亞馬遜（Amazon）就宣布棄用對女性有歧視問題的招聘用人工智慧系統。繼續閱讀..

當 AI 也開始戴起有色眼鏡──有偏見的 AI 是如何產生，又會造成什麼影響？

作者國立中山大學 IT Superhero|發布日期 2018 年 06 月 24 日 12:00 |

分類 AI 人工智慧 , 科技教育

大家對人工智慧（AI）的普遍印象，可能是理性、客觀，或不近人情。之所以會有這些印象，除了 AI「冷靜思考下決定征服全人類」的電影層出不窮之外，還有很大的原因來自 AI 做出決定的憑據：數據（data）。當人們要求眼見為憑的「有圖有真相」，AI 只相信「數字會說話」。冷冰冰卻比千言萬語更接近事實的數據，是 AI 的行動原則，也是我們大多時候相信 AI 能做出不帶偏見的決定的原因。畢竟，還有什麼能比數據更客觀呢？繼續閱讀..