例如，如果图像集合显示了厨房中许多女性的例子，则使用该图像数据集训练的算法将在女性和厨房之间形成关联，并可以在其假设和决策中再现这种关联。 　　人们仍然可以设置算法在分析数据集时应考虑的参数。而且从事这项工作的开发人员和数据科学家可能不会意识到他们放置的参数所包含的无意识偏差。我们不知道确定Apple Card信用额度的参数是什么，但是如果考虑因素包括年收入，但不考虑共同财产所有权和税务申报，那么在美国仍然以每美元1美元的价格赚取80.70美元的女性将处于固有的劣势。 　　迄今为止，我们为根据法律建立平等保护所做的努力旨在防止有意识的人类偏见。AI的问题在于，它比以往任何时候都可以更快，更有效地重现我们的无意识偏见，并且这样做没有道德良心或对PR的关注。在这种情况下，该算法无需高阶思维技能就能做出信贷决策，这会使人在为女性和男性提供的信贷限额之间的明显差异中看到一个危险信号。 免责声明：本网站部 分文章和信息来源于互联网，本网转载出于传递更多信息和学习之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请立即联系管理 员，我们会予以更改或删除相关文章，保证您的权利。对使用本网站信息和服务所引起的后果，本网站不作任何承诺。