社会挑战：伦理、公平与隐私

理解 Artificial Intelligence

Iason Prassides

Content Developer, DataCamp

负责任的人工智能

负责任的人工智能（Responsible AI）：在意社会影响的前提下，伦理且可问责地开发与使用人工智能系统

 

负责任人工智能的领域

理解 Artificial Intelligence

负责任的人工智能

负责任的人工智能（Responsible AI）：在意社会影响的前提下，伦理且可问责地开发与使用人工智能系统

 

负责任人工智能的领域

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负责任的人工智能

负责任的人工智能（Responsible AI）：在意社会影响的前提下，伦理且可问责地开发与使用人工智能系统

 

负责任人工智能的领域

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负责任的人工智能

负责任的人工智能（Responsible AI）：在意社会影响的前提下，伦理且可问责地开发与使用人工智能系统

 

负责任人工智能的领域

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负责任的人工智能

负责任的人工智能（Responsible AI）：在意社会影响的前提下，伦理且可问责地开发与使用人工智能系统

 

负责任人工智能的领域

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负责任的人工智能

负责任的人工智能（Responsible AI）：在意社会影响的前提下，伦理且可问责地开发与使用人工智能系统

 

负责任人工智能的领域

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负责任的人工智能

负责任的人工智能（Responsible AI）：在意社会影响的前提下，伦理且可问责地开发与使用人工智能系统

 

负责任人工智能的领域

理解 Artificial Intelligence

伦理与公平

人工智能伦理： 遵循伦理准则与原则：

  • 公平性
  • 透明性
  • 隐私
  • 可问责性
  • 对AI决策的责任

公平性

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伦理与公平

人工智能伦理： 遵循伦理准则与原则。

  • 公平性
  • 透明性
  • 隐私
  • 可问责性
  • 对AI决策的责任

以公平性缓解偏见

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伦理与公平

人工智能伦理： 遵循伦理准则与原则。

  • 公平性
  • 透明性
  • 隐私
  • 可问责性
  • 对AI决策的责任

偏见来源

理解 Artificial Intelligence

AI系统中的偏见：示例

简历筛选
  • 训练数据有偏：多为男性录用
  • 对女性候选人不公平
  • 解决方案：主动补充数据、偏见校正算法

求职筛选系统中的数据偏见

求职筛选系统中的数据偏见

电商推荐

推荐中的算法偏见

理解 Artificial Intelligence

AI系统中的偏见：示例

简历筛选
  • 训练数据有偏：以男性为主
  • 对女性候选人不公平
  • 解决方案：主动补充数据、偏见校正算法

求职筛选系统中的数据偏见

求职筛选系统中的数据偏见

电商推荐
  • 过度推送热门商品
  • 忽视新品或小众商品
  • 解决方案： 提升多样性与公平性的技术与指标

推荐中的算法偏见

理解 Artificial Intelligence

AI系统中的数据隐私

数据隐私： 保护敏感或个人信息，防止未授权访问与滥用

数据隐私

理解 Artificial Intelligence

AI系统中的数据隐私

数据隐私： 保护敏感或个人信息，防止未授权访问与滥用

数据隐私措施

1 GDPR：通用数据保护条例。CCPA：加州消费者隐私法案。
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AI系统中的数据隐私

数据隐私： 保护敏感或个人信息，防止未授权访问与滥用

数据隐私的措施与风险

1 GDPR：通用数据保护条例。CCPA：加州消费者隐私法案。
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Ayo berlatih!

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