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作者:admin 发布于:2019-07-07 17:19 文字:【 】【 】【
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  Crawford表示,数据实际上是研究人工智能的一个大领域:“现在,我们正在揭开人工智能系统的面纱,发现总是会有非常奇怪的训练数据进入管道。于是,我开始查看这些训练数据是从哪里获得的。”Crawford以预测性警务数据为例。所谓预测性警务,即警察通过城市犯罪热图,来预测何时何地会发生何种犯罪。形成这些城市犯罪热图的正是人工智能系统所获取的数据,而正是这些数据,让警察逮捕了那些可能会犯罪的人。“这不禁让我们产生疑问,这些数据的来源是什么?”Crawford说。

  于是,她们调查了美国13个司法管辖区,这些司法管辖区皆因有偏见、非法或违宪的警务行为而受到法律制裁。这意味着法院已经要求该地区改变警察行为,但是通过栽赃证据或种族偏见的警务等方式创造的数据却被输送到了预测性警务系统。她们在这些地区发现了多个案例,尤其是芝加哥地区。在这些案例中,你可以看到,来自腐败警察行为的数据正在为所谓中立和客观的预测性警务平台提供信息,而如此糟糕的监管数据将会导致更多的不良信息。

  “因此,如果肮脏的数据实际上构成了我们的预测性警务系统,那么你就是在把我们几十年来看到的偏见和歧视植入这些在许多方面都饱受声誉的系统,”Crawford说,“人们总是在说,这些系统是中性的,所以它们一定不存在偏见。但是现在你可以看到,恶性循环的出现,正是因为这些训练数据。”

  为了更加形象化地说明这一问题,Whittaker举出了一个最基本和最规范的例子。Whittaker说:“比如你正在向机器学习系统展示1亿张猫的图片,但是你只展示了白色猫。所以,这个系统虽然能够识别猫,但可能会误识别深色猫。”我们可以向机器学习系统展示任何庞大的数据语料库,它也通过这些数据来模拟世界,它只反映了数据中的内容。因此我们所提供的数据是非常重要的,我们也必须意识到它们确实存在问题。

  意识到问题的存在,接下里就应该给出解决方案。Crawford说:“这正是整个行业正在争论的事情,即如何创造所谓的公平数据修正。我们该如何清理数据?如何让人工智能变得中立和公平?”但是Crawford表示,随着她们所做的研究越多,就越担心这种简单化的技术解决方案,因为解决方案最终仍然受数据生产的文化影响,如果这些数据是历史的,那么你就是在把过去的历史偏见引入未来的工具。

  所以,真正重要的是,谁在掌握着这个世界,谁在制造这些系统,他们又在试图解决什么类型的问题。

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