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logo頭像思路：

人工智能(大赦國際)每天觸及數十億人。它會在你最喜歡的流媒體服務上推薦內容，并幫助你在開車時避開交通堵塞。人工智能還可以幫助企業預測某人償還貸款的可能性，或者在今天供應鏈中斷的時期，確定分銷商快速可靠地運送貨物的最有效路線。

毫無疑問，這些算法帶來的預測能力幫助企業迅速擴大規模。根據（同induecourse）在適當時候的數據，隨著從醫學研究和零售服務到物流和個人金融等領域的應用，全球人工智能產業預計到2026年將達到9000億美元的年收入。但是，盡管人工智能為世界做出了很多貢獻，但這項技術并不完美。如果不加以控制，人工智能算法可能會導致許多商業和社會犯規。

人工智能接受隨著時間的推移收集的大量數據的訓練。如果收集的數據顯示了偏見，或者不代表系統將影響的人，它可能會放大這些偏見。例如，流行的圖像數據集ImageNet最初通過在互聯網圖像搜索中錯誤地標記或識別人來延續負面偏見。研究表明，許多流行的開源基準訓練數據集——許多新的機器學習模型用來測量的數據集——要么對于它們被廣泛重用的環境無效，要么包含不準確或錯誤標記的數據。

甚至人工智能的應用方式也會放大社會中現有的不平等。例如，更多的監控技術往往存在于有大量有色人種的社區。這可能會導致在那些街區有大量有色人種被捕，即使同樣的犯罪在以白人為主的街區以同樣的比率發生。

借助愛因斯坦AI進行創新有助于讓您的團隊擁有內置智能，從而產生共鳴、提高生產力并擴展客戶體驗。

因此，世界各國政府已經開始起草和實施一系列人工智能法規。自2019年以來，至少有17個美國州提出了監管人工智能應用的法案或決議。然而，關于監管人工智能的辯論是全球性的，并在2021年升溫。印度、中國和歐盟去年都發布了負責任人工智能的指導意見或法規草案。隨著政府越來越多地在公共治理和決策中使用人工智能，所有這些討論都在發生。

精心設計和恰當實施的監管將迫使最壞的行為者做正確的事情。與此同時，商業領袖需要為更公平的人工智能基礎設施鋪平道路。方法如下：

保持透明為了增加可信度，許多法規要求企業對他們如何訓練他們的人工智能模型（根據一組數據訓練的程序，以識別某些類型的模式)、模型中使用的因素、其有意和無意的用途以及任何已知的偏見保持透明。這通常是政策制定者以數據表或模型卡的形式提出的要求，它們的作用就像人工智能模型的營養標簽。例如，銷售隊伍發布其模型卡，以便客戶和潛在客戶可以了解模型是如何被訓練來進行預測的。

讓你的人工智能變得可解釋為什么人工智能系統會做出建議或預測？如果人工智能推薦你看新的《壯志凌云》,你可能會聳聳肩，但你肯定想知道人工智能如何權衡你的貸款申請的利弊。這些解釋需要被接收信息的人理解，例如貸款人或信貸員，然后他們必須決定如何根據人工智能系統的建議采取行動。

也就是說，由IBM研究人工智能，康奈爾大學和佐治亞理工學院的研究人員進行的一項研究發現，即使是精通人工智能系統的人也經常過度依賴和曲解系統的結果。研究指出，對人工智能系統如何工作的誤解"可能會導致災難性的結果，并在需要更多人類關注的情況下導致過度自信或信心不足"。底線呢？需要對使用人工智能的人進行更多的真實測試，以確保他們理解解釋。

讓一個人知情一些法規要求一個人對任何具有法律或類似重要影響的事情做出最終決定，例如雇用、貸款、學校錄取和刑事司法建議。通過要求人工審查而不是自動化決策，監管者希望偏見和傷害更容易被發現和減輕。

不幸的是，人類通常無法勝任這項任務。人性驅使人們選擇阻力最小的道路，因此他們通常會遵從人工智能的建議，而不是依靠自己的判斷。將這種傾向與理解人工智能決策背后的基本原理的難度結合起來，人類實際上并沒有提供防止偏見的安全機制。

這并不意味著高風險、關鍵的決策應該簡單地自動化。這意味著我們需要確保人們能夠解讀人工智能的解釋，并受到激勵來標記偏見或傷害的決定。通用數據保護條例(GDPR)，歐盟關于數據保護和隱私的法律，允許人工智能對具有法律影響的決策提出建議（例如，貸款批準或拒絕),但需要人類做出最終決定。

避免代理變

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