熊貓品牌設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的熊貓品牌設計建立起品牌和客戶之間的聯系：

熊貓品牌設計思路：

如今，人工智能(大赦國際)在科技領域蓬勃發展。公司渴望獲得研究數據和進行預測的服務，以便能夠預測客戶的需求。人類首先收集、選擇和輸入數據，在人機交易中，可能會出現偏差。人們可以無意中輸入有偏見的數據，人工智能會傳播和放大這些數據。這可能會產生重大影響——從醫生為不同人口統計數據的人開出什么樣的治療處方，到人們是否因為他們就讀的大學而被聘用。

銷售力量的愛因斯坦團隊面臨著一個特別有趣的挑戰：構建任何企業都可以使用的人工智能工具——在道德上。(點擊此處了解詳情。)這意味著教育客戶，讓他們了解人工智能是如何工作的，并讓愛因斯坦披露的他們自己的數據變得透明。所有這些都是該團隊今天推出新的愛因斯坦平臺工具時首先想到的。您還可以在5月下旬的銷售力量開發者大會上了解更多關于新工具的信息。

解決偏見是該團隊的基礎，其第一份工作清單不是問你上過什么大學，而是問你將如何保護大熊貓。數據科學和工程副總裁維塔利戈登(維塔利戈登)寫了這個廣告，以吸引來自不同背景的批判性思想家，它奏效了。"在銷售力量解決人工智能偏見的真實故事是我們如何為此建立一個折衷的團隊，“愛因斯坦EVP和通用約翰鮑爾說。

我們與團隊坐下來，詢問他們如何在銷售力量以正確的方式構建人工智能工具。對話如下：

你認為解決人工智能中潛在的偏見重要嗎？如果重要，為什么？導演莎拉阿爾妮：在這個領域工作對我一生的工作都很重要。我以前在生物醫學信息學領域工作，我認為它產生了重大影響。我的意圖確實是積極的，但在某些時候，當我建立這些預測性的人工智能模型時，我失去了與每個數據點都有一個人相連的事實的聯系。我們的團隊在教導他人和幫助他人的同時思考這一點非常重要。

娜塔莉凱西，工程師：研究如此新的東西，對于理解機器學習如何工作的人來說，解釋偏見可以滲透到模型中是很重要的，這是你必須小心的事情。你必須積極地留意它。

高級數據科學家蒂爾博格曼：算法會提取模式并放大它，所以如果數據中存在偏見——可能是性別歧視或種族歧視——人工智能可以強制執行。在一個系統中，這種偏見可能不是出于任何惡意，而是因為有人沒有意識到他們有這種偏見。問題是，人工智能可以傳播它，讓它變得更糟，或者至少更廣泛。人工智能本身既不聰明也不愚蠢。我們教它什么，它就學習什么。調整算法可以產生巨大的影響——不僅僅是對引入偏見的人。

高級主管舒巴納巴爾：另一方面，隨著機器學習和自動化，也有機會消除數據和算法的偏見。你可以潛在地教會機器克服偏見，這對人類來說可能要困難得多。因此，盡管對偏見保持謹慎很重要，但一旦你發現了它，也有可能建立比純粹的人類系統更公平的系統。

經理Chalenge Masekera:我們已經開始關注科技領域的多樣性，希望人們能夠不斷評估自己的觀點和偏見。現在它更是一個優先事項，因為人工智能是自動化的，而且規模更大。所以有更多的數據。大量的數據可以增強人類的偏見。因此，我們必須在數據出現偏差之前主動解決這個問題。

首席數據科學家莉亞麥奎爾：從某些方面來說，如果偏見存在于算法中，你可以輕松識別并解決它，這很好，而人類系統中的原始偏見可能很難解決。但是如果你意識到了偏見，你實際上可以預見它并幫助糾正行為。人們可能沒有意識到他們在無意識地選擇特定的東西，你可以幫助他們看到這一點。

專注于多樣性的團隊是否幫助你解決了人工智能中的偏見？高級主管薩拉阿什爾：從事數據科學的一個優勢是這是一個相對較新的領域。因此，誰應該申請，誰應該被雇用的規則沒有其他領域那么嚴格。這意味著可以自由選擇不一定擁有某所大學計算機科學學位的候選人。相反，你可以觀察人們，判斷他們是否聰明、有才華、有能力做這項工作。這對我們的團隊來說效果很好。

莉亞麥奎爾：數據科學家沒有一個統一的工作描述，這是我們的優勢。因為這樣你就可以有一系列的復選框，每個人都可以通過，你最終會和有非常相似觀點的人在一起。但是要解決偏見，你需要多種視角。如果我們要確保我們的產品對客戶來說在道德上是合理的，我們需要從不同的角度看問題。

舒巴納巴爾：我們做的很多工作都旨在提供透明度，以便我們的客戶能

熊貓品牌設計文章總結：