盡管人們喜歡談?wù)撊斯ぶ悄?AI)和機器學(xué)習(xí)能夠完成比人類做的更好的事情，但事實是人工智能和機器學(xué)習(xí)只是加速了人類正常工作的速度。

正如關(guān)于人工智能偏見的一篇深思熟慮的文章所寫的那樣，“當(dāng)人們開始構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，將會遇到了一個不變的事實：人工智能的最大挑戰(zhàn)經(jīng)常在寫入程序時開始，這使得人們必須明確自己的目標(biāo)，幾乎沒有其他的辦法。”

 換句話說，人工智能的采用反映和放大了人們的偏見，而不是消除這些偏見。當(dāng)人們采用人工智能和機器學(xué)習(xí)時，從市場營銷到司法判決，人們都需要對此有所了解。

不管怎樣，機器需要完全按照人們告訴他們要做的事情實施。正如行業(yè)專家強調(diào)的那樣，通過數(shù)據(jù)啟動機器的最佳方式并不是速度，而是缺乏創(chuàng)造力：機器學(xué)習(xí)的真正優(yōu)勢在于他們不會感到厭倦或分心，機器學(xué)習(xí)模型可以連續(xù)做出數(shù)百萬或數(shù)十億次不同的數(shù)據(jù)決策，并且不會讓它變得更糟或更好。這意味著可以將它們應(yīng)用于人類很難應(yīng)對的問題，比如為單個搜索排名數(shù)十億的網(wǎng)頁等。這種優(yōu)勢是真實的，但它也帶來了問題。

盡管營銷人員喜歡以“超越人類”的方式出售他們的人工智能產(chǎn)品，但這并不是。人們需要對計算機進行編程，在這個過程中，人們采用自己的計算機編程時充滿了他們的偏見。正如專家所指出的的那磁：機器學(xué)習(xí)模型有一個非常討厭的習(xí)慣，那就是他們會學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，然后告訴他們學(xué)到了什么。此外，他們也可能固執(zhí)地拒絕學(xué)習(xí)，除非人們明確向他們解釋那是什么。

專家總結(jié)道：“人工智能模型對人們來說是一面鏡子，他們不明白人們什么時候不誠實。換句話說，人工智能模型并不是一個中立的仲裁者：人們將告訴它真相，并將這種真相反映在人們身上。而人們已經(jīng)對人工智能和機器學(xué)習(xí)期望過多，以至于人們需要使用計算機與人工代理通話或進行人工代理。”

當(dāng)人們對人工智能和機器學(xué)習(xí)算法進行編程時，必須對重要的事情做出明確的決定，而在被迫公開面對編程這些模型的偏見時，人們可能會學(xué)會克服這些偏見。