在线ai软件 数字鉴别人工智能决策大规模地影响和改变人们的生活

在计算机进步、数据科学和庞大数据集的可用性的助推下，人工智能(AI)已变成强大的日常现实和商业软件。大型技术公司如微软、亚马逊和Meta现在正在研发基于人工智能的平台。该科技可以模仿人类语言、检测癌症、预测犯罪活动、起草法律协议、解决可访问性难题，并比人类更好地完成任务。对于企业而言在线ai软件，人工智能有望预测业务成果、改进流程并以持续削减费用的方法增加强度。

但他们对人工智能的担心仍在降低。

人工智能算法已经显得那么强大，一些专家将人工智能标记为有认知能力以至于任何腐败、篡改、偏见或排斥都可能对组织、人类生活和社会造成很大影响。

数字鉴别

人工智能决策越来越大体量地影响和颠覆他们的生活。不负责任地使用他们会促使现有的人类偏见和排斥性举措，例如种族定性、行为分析或性取向识别。之所以会发生这样固有的偏见，是由于AI的优劣取决于我们可以提供的锻炼数据量，而这很易于得到人类偏见的妨碍。

当机器学习算法在未充分代表这些族群（比如男性、有色人种或特定年龄人口统计数据的人）的数据上进行练习和检测时，也会发生偏差。例如，研究证实在线ai软件，有色人种特别易于受到脸部辨识技术算法偏差的制约。

使用中也会发生偏差。例如，为特定应用设计的算法可能会用于非预期目的，这会造成对输出的误解。

验证AI性能

人工智能主导的排斥可能是写实的、不直观的、微妙的、无形的和无法察觉的。源代码或许会得到限制，或者审计员工可能不清楚算法是怎样部署的。进入算法以查看其编写方法和响应模式的复杂性不容忽视。

当前的隐私法依赖于通知和选用；此外，很少有人阅读由此形成的规定消费者批准冗长的隐私政策的通知。如果将这些通知应用于人工智能，将对消费者和社会的安全和隐私造成严重后果。

人工智能作为武器

然而真正的人工智能恶意工具可能还不存在，但假如人工智能恶意工具会提高伤害者的素养并不牵强。可能性是无穷无尽的——从环境中学习以甄别和运用新漏洞的恶意插件、针对基于人工智能的安全性进行检测的软件或可以用错误信息毒害人工智能的恶意工具。

由人工智能操控的数字内容尚未被用于即时建立超逼真的个人合成副本（亦即为深度伪造）。因此，攻击者将运用深度伪造来制造针对性很强的社会工程攻击、造成经济代价、操纵舆论或取得竞争优势。

“人工智能主导的排斥可能是写实的、不直观的、微妙的、无形的和无法察觉的。源代码或许会得到限制，或者审计员工可能不清楚算法是怎样部署的。”—SteveDurbin，信息安全论坛首席执行官

减轻与人工智能相关的风险

因为人工智能决策越来越大体量地影响和影响他们的生活，企业有道德、社会和信托责任以符合道德的方法管理人工智能的采取。他们可以借助多种方法做到这一点。

1、将道德转化为指标

道德AI遵守明确定义的道德准则和基本价值观，例如个人权力、隐私、非贬低，重要的是，非操纵。组织需要设立明确的方法来辨别、衡量、评估和减少人工智能主导的风险。接下去，他们需要将两者转换为实用的、可衡量的指标，并将其嵌入日常流程中。

2、了解偏见的来源

拥有正确的工具来调查偏见的来源并认识决策中公正的制约对于研发道德人工智能绝对至关重要。识别使用机器学习的平台，确定他们对业务的重要性，并对于AI引起的偏差实施步骤、控制和对策。

3、平衡自主权与人工监督

组织应设立一个跨领域伦理委员会，监督组织和供应链中人工智能平台采用的风险的大幅管理和监控。委员会需要由来自不同背景的人构成，以保证对所有道德难题的脆弱性。

算法的设计需要考量到学者的看法、情境知识和对历史偏见的了解。必须在关键领域（比如在金融交易中）强行执行人工授权流程，以避免他们被蓄意行为者破坏。

4、赋予员工权利并提高负责任的人工智能

培育一种文化，使个人才能在不扼杀创新的状况下强调对人工智能平台的担心。通过透明地处理角色、期望和责任来构建对AI的外部信任和自信。认识到对新角色的意愿并切实提高技能、重新技能或雇用。

如果必须，可以借助提供更好的控制权和对追索权的访问来授权客户。强大的领导力对于带给员工权利和将负责任的人工智能提升为业务必要性也至关重要。

5、利用人工智能解决歧视问题

程序化检测是评估人类公平性的传统方式，可以借助在人类决策过程中运行算法、比较结果并解释机器主导决策背后的缘由来从人工智能中受益。另一个实例是麻省理工大学关于打击系统性种族主义的探究计划，该计划旨在于研发和使用计算软件在社会的许多不同部门创造种族平等。