AI中分辨事实与虚构
人工智能（AI）最近一直处于关注的焦点中，尤其是AI的偏见问题。
人人都在谈论它，似乎它是我们因AI而头痛的完美罪魁祸首。
但事实真的像大家所说的那么糟糕吗？
让我们深入研究一下AI中的偏见——分辨事实与虚构。
偏见的世界
<p p="" 假当谈到ai时，应该注意到偏见不是一个适用于所有算法的统一术语。
它不是一个神秘的阴云，盘旋在所有算法上，等待制造麻烦。
偏见可以是好的、坏的，或者只是被误解了一点。
就像你的食物里的盐一样，太少了就是无味的，但太多了就是无法食用的。
关键在于找到正确的平衡。
例子
你可能听说过AI出现失控的案例，做出让我们摸不着头脑的决策。
你可能认为那个不能分辨有色人种的面部识别软件是偏见的一个典型例子。
你可以在科学美国人网站上了解更多关于这个故事的信息。
然而，应该注意到这个情况只是一个例外。
大多数AI系统并不是为了制造麻烦而存在。
通常情况下，这是由于数据存在偏见或者训练集有偏颇造成的。
想象一下，试图从一本只讲述一方面的书中了解世界——必然会扭曲你的世界观。
偏见
我们接下来可能会问的一个问题是偏见如何“渗入”AI算法。
罪魁祸首往往是我们自己的人类偏见。
我们是将数据输入这些算法的人，因此数据并不是……