本內容經營銷AI研究所合作夥伴Pandata的許可轉載。BETVlCTOR1946伟德
當你的公司部署人工智能時，事情可能會出錯。非常非常錯誤的。
怎麼錯了?
你可能會做這樣的噩夢:
- 歧視顧客或雇員的機器。
- 侵犯消費者權益的機器。
- 或者機器會做出錯誤的、代價高昂的決定，但不告訴你這些決定是為什麼做出的。
問題是,對於商業領袖來說，理解人工智能是如何出錯的並不總是那麼容易，因為他們通常不是訓練有素的數據科學家。他們不知道自己不知道什麼，所以他們無法采取措施防止人工智能和機器學習工具對人和品牌造成損害。
更不用說，許多人工智能出現問題的原因是技術實施的意外後果，而不是惡意或不當行為。
我們是來幫忙的。
在Pandata,我們數據科學家了解在構建、采用和部署人工智能時可能產生的意外後果。我們幫助我們的客戶使人工智能和機器學習既平易近人又合乎道德。
要做到這一點，一個很好的方法就是向你展示AI如何出錯的可怕例子——準確地說這樣我們就能更好地決定如何讓人工智能順利發展．
這是因為當企業把人工智能做對了，所有人都是贏家．你的客戶會得到更好的體驗。你會賺更多的錢，變得更有效率。你的產品會隨著時間的推移而改進。但如果企業沒能做好人工智能，就會發生相反的情況，企業將為此付出代價。
1.人工智能的種族主義
有很多人工智能偶然學會使用種族主義語言的例子。最值得注意的是微軟的chatbot泰．
Tay接受過Twitter上的對話訓練，因此她可以自動在該平台上發帖和交談。她開始發一些很無辜的信息。但當Tay開始從錯誤的推特對話類型中學習時，情況發生了轉機。
Tay的創造者沒有預料到機器人會從Twitter上發生的每一次對話中學習包括那些對某些種族帶有偏見的語言。
但她就是這麼做的。
在很短的時間內，Tay開始發布種族主義內容，促使微軟迅速關閉了這個實驗——但在這個過程中成為了一個警世故事。
2.AI這是對女性的偏見
關起門來，人工智能也能造成真正的破壞．這就是亞馬遜開始使用人工智能招聘工具來審查新求職者時發生的事情。
從理論上講，這個工具的工作原理非常合理。它掃描了過去10年提交給亞馬遜的簡曆。然後，它試圖找到有助於大規模識別最佳候選人的模式。
唯一的問題是，這些簡曆嚴重傾向於男性，這與科技行業的性別失衡相吻合。
因為數據包含未修正的偏差在美國，人工智能係統對求職者做出了錯誤的結論:最好的雇員往往是男性而非女性。
因此，該係統開始懲罰女性的簡曆。亞馬遜立即關閉了該係統，但在此之前，它已經變成了全國新聞．
3.假裝ceo的人工智能
並非所有人工智能出錯的可怕例子都是錯誤。某些人工智能技術現在如此廉價和強大，任何懷有惡意的犯罪分子都可以利用它們對公司造成嚴重破壞。
“Deepfake”是一個術語，指的是由人工智能生成的超逼真的人物視頻和音頻。它不是真的，但它看起來和/或聽起來很像一個真實的個體。你可以讓它說任何你想說的。Deepfakes被用來以惡意或幽默的方式模仿政治人物和名人。
至少在一種情況下，它們也被用來欺騙公司．
騙子們使用一種音頻深度偽造係統，誘騙一家能源公司的一名高管將數十萬美元彙到他們的賬戶上。他們通過使用這種人工智能技術來模仿公司的CEO。deepfake的首席執行官命令他的下屬進行轉賬——他做到了。
對更多人工智能恐怖故事感興趣?這些例子來自一份精心策劃的“糟糕的AI”列表。GitHub上．
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卡爾Al-Dhubaib
Cal是一名數據科學家和企業家，他授權組織啟動數據科學計劃，提高底線。他是Pandata的首席數據科學家兼合夥人，經常就人工智能主題發表演講。