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太好了，現在你可以用人工智能模擬任何人的聲音，說任何你想說的話。
琴鳥使用人工智能和自然語言處理來克隆你的聲音，並創建一個驚人準確的數字聲音，你可以用它說任何話。
彭博商業周刊記者阿什莉·萬斯前往加拿大蒙特利爾，采訪了四位年輕的計算機科學家，了解他們新的人工智能初創公司．
他發現，為了讓它起作用，你必須錄下自己說話的幾分鍾，以建立一個基準。萬斯記錄了自己讀的幾句話，就像《琴鳥》裏寫的那樣。然後，係統用一分鍾左右的時間用自然語言生成生成你的數字聲音。
從那裏，你可以輸入任何你想讓你的數字聲音說的東西，甚至是包含你沒有大聲說出的單詞的句子。
萬斯打電話給他的母親來測試人工智能的準確性。當他解釋說她在和一台機器說話時，她驚叫道:“我以為我在和你說話，這太瘋狂了!”
萬斯和琴鳥團隊簡要地提到了這項技術的危險，比如用它來偽造某人的聲音，比如唐納德·特朗普．
Lyrebird的聯合創始人Jose Sotelo解釋說，雖然他們的技術可以用於邪惡，但他們希望它能被用於積極的事情。他接著說，確實沒有辦法阻止人們以錯誤的方式使用它，但他們想向人們展示這項技術的存在，以便他們意識到這一點。
來認識一下諾曼，世界上第一個人工智能精神病患者
根據福克斯新聞麻省理工學院的一組科學家很感興趣，如果他們隻使用網絡的黑暗角落來訓練人工智能，會發生什麼。結果呢?諾曼，世界上第一個精神變態人工智能。
諾曼接受了來自Reddit論壇的圖片訓練，這些圖片大多是在可怕的環境中死去的人。現在，諾曼隻能看到死亡和毀滅。
當看到鳥在樹上的圖像時，諾曼看到它們被電死。當看到一張人們向窗外看的圖片時，諾曼看到其中一個人跳了起來。
科學家們用貓、鳥和人的圖像訓練了一個類似的人工智能。結果要積極得多，證明了機器學習中存在偏見的殘酷現實。Iyad Rahwan教授是麻省理工學院開發Norman的三人團隊之一，他解釋說:
“數據比算法更重要。它強調了這樣一個觀點，即我們用來訓練人工智能的數據反映在人工智能感知世界的方式和行為方式上。”
如何減少人工智能聊天機器人的偏見
人工智能聊天機器人在許多行業的應用越來越頻繁。然而,隨著VentureBeat指出，他們像孩子一樣學習，從例子中學習。這為人工智能解決方案容易受到社會偏見的影響創造了機會。
VentureBeat提供了一些減少人工智能應用程序偏見的建議。
首先，要考慮你的數據策略。確保你的數據包括不同的人口統計數據，以便在向公眾介紹時準確地執行。
其次，鼓勵有代表性的用戶。在設計你的人工智能時，要考慮到包容性，更好地調整內容、用戶體驗、營銷和基本功能，以覆蓋聊天機器人將服務的所有人群。
最後，創建一個多元化的開發團隊。如果你的團隊是全麵而多樣化的，你就不太可能引入偏見。
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阿什利地空導彈
阿什利·薩姆斯(Ashley Sams)是Ready North的營銷總監。她於2017年加入該機構，擁有市場營銷背景，特別是高等教育和社交媒體。阿什利2015年畢業於芒特聯合大學，獲得市場營銷學位。