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微軟正在開發一種可以在人工智慧演算法中檢測出偏差的工具，用於幫助企業在使用人工智慧時規避產生偏見的風險。
演算法的偏倚問題正越來越突出。本週在波士頓舉行的深度學習峰會上，哈佛大學機器學習講師、羅德島大學的首席資訊官gabriele fariello說，在人工智慧領域今天的道德和偏見的處理中存在「重大的問題」。他說:「在醫療保健、司法系統以及其他直接影響你生活的地方，都有存在決定。」
演算法偏差的列表似乎在逐年增長。northpointe的compas軟體，利用機器學習來**被告是否會犯下未來的罪行，被發現相比白人被告更嚴厲地審判黑人被告。來自波士頓大學和微軟的研究表明，用於教授人工智慧程式的資料集包含了性別歧視的語義連線，例如，認為「程式設計師」這個詞更接近「男人」這個詞，而不是「女人」。麻省理工學院**實驗室進行的一項研究表明，面部識別演算法對深色**男性的識別率比識別淺色**的男性高出12%。
微軟並不是唯一乙個試圖降低演算法偏差的公司。今年5月，facebook發布了fairness flow，當乙個演算法對乙個人基於他或她的種族、性別或年齡做出不公平的判斷是，它會自動發出警告。ibm的沃森和雲平台集團最近的研究也集中於減輕人工智慧模型的偏見，特別是在與面部檢測有關的方面。
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