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人工智能技术在社会实践的表现

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2019-03-18 07:50

随着互联网的发展，人工智能技术在各个领域都有不同程度的表现，下面我们就一起来了解一下在社会实践发展等领域，人工智能技术都有哪些表现形式。

人工智能技术在社会实践的表现

1、弗兰肯算法的扩散

随着人工智能领域的蓬勃发展，部署代码的人数也在不断增加。随着自动化系统变得越来越普遍，所有代码都会传输到算法中，其中一些算法会继续生成新的算法，由此产生的过程和程序可能比初的预期更复杂。这可能会导致不可预测性，使得理解决策过程变得更加困难。对于像Facebook这样数十亿算法同时工作的大公司而言，这已经是一个挑战。

2、孪生可部署AI版本

它也被称为数字双胞胎，许多初创公司可以构建可部署的AI版本，他们提供可定制、可训练的平台，能够学习关于你本人的一切，作为你在网络上的代表。Molly是YCombinator支持的一家创业公司，也是几个新的AI代理商之一。它的功能更像AMA(有问必答)，在这里，每个人都可以得到关于你的信息。遇到不懂的，Molly会“请教”你本人，学习关于你的知识。

3、AI中的偏见

人工智能有严重的偏见问题并不是秘密。这个问题是多方面的，例如：用于训练的数据集通常来自维基百科等地，这本身就充满了偏见。人们建造模型往往是同质的，并经常意识不到自己的偏见。随着我们的计算机系统越来越习惯于做出决策，我们可能会发现自己被按算法做出毫无意义的分类，但这可能会产生巨大的影响。

4、AI偏见导致社会问题

每一天，我们都在主动(在Facebook上传和标记照片)或被动地(在线搜索医疗症状、开车上班)创建难以想象的大量数据。这些数据经常在你未知的情况下被算法挖掘和使用，用于制作广告，帮助潜在雇主预测我们的行为，确定我们的抵押贷款利率，甚至帮助执法预测我们是否可能犯罪。包括马里兰大学、哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、加州大学伯克利分校、国际计算机科学研究所等多所大学的研究人员正在研究自动化决策的副作用。

5、让AI解释自己

毫无疑问，有人认为人工智能正在成为一个“黑匣子”，即使在该领域工作的研究人员也不了解新的系统是如何运作的。但这并不完全正确，虽然计算机科学家、记者和计算机科学家越来越关注这一问题，认为人工智能系统不应该是个秘密。展望未来，我们将讨论AI是否应该、如何能够解释其决策，以及如何提高透明度。关于问责制的辩论也会很多。但解决这个问题面临着一个巨大的挑战，即透明度将要求公司公开其商业利润的秘诀，而且要求系统同时解释决策过程会降低输出的速度和质量。

6、问责制和信任

我们很快即将到达一个时刻，即无论是有意还是无意，我们都无法判断数据集是否已经被篡改过。AI系统依赖于我们的信任。如果我们不再相信结果，那么几十年的研究和技术进步将是徒劳的。政府、企业、非营利组织等领域的领导者必须对所使用的数据和算法充满信心。

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