您想继续了解营销最佳实践吗？我强烈建议您订阅Rock Content 的互动新闻通讯 The Beat。我们涵盖了数字营销领域的所有重要趋势。到时见！ 分享 人工智能存在偏见的风险——以及如何避免 塞西莉亚·库里 塞西莉亚·库里 6月22日，23日 | 阅读时间 5 分钟 ✓ 人工制作的内容 更新日期：2023 年 6 月 22 日 人工智能存在偏见的风险 需要为您的企业提供内容？在 WriterAccess 上寻找顶级作家！ 免费试用 不可否认的是，数字市场在不断变化，而且我们已经习惯了，但近几个月来，人工智能（AI）及其对在线工作者的影响使许多营销专业人士和内容创作者夜不能寐。
该研究的结果还引发了人们对这些程序中使用的神经网络的训练和评估的 波斯尼亚和黑塞哥维那ws球迷 担忧，强调了检查面部分析系统中偏见的重要性，并表明需要进一步调查其他人工智能应用中可能存在的差异。 另一个例子是当我们分析贷款信用分析中使用的人工智能时。 贷款审批算法（也称为信用评分算法）通常被金融机构用来评估贷款申请人的信用度——如果该算法根据与少数群体相关的因素分配更高的风险分数，这些社区的个人可能难以获得贷款或受到不利的贷款条款的影响，从而延续系统性不平等并限制经济机会。 对此，负责任贷款中心拉丁裔事务主任阿拉塞利·帕纳梅尼奥 (Aracely Panameño) 表示，“输入承保算法的数据质量至关重要。
(…)如果您输入的数据基于历史歧视，那么歧视。” 而当谈到求职算法时，人们担心算法中的偏见可能会导致某些群体的求职者获得不公平的优势或劣势。 另一项调查显示，谷歌的求职算法存在性别偏见，在搜索结果中，薪酬更高的高管职位更倾向于男性求职者——因此，如果求职算法始终将薪酬更高的高管职位主要排在男性求职者前面，那么它可能会加剧就业市场现有的性别差异。 如何减轻人工智能偏见？ 人工智能已经成为营销人员和内容创作者日常生活中的现实，避免它不是一个好的决定。除了检查机器学习提供的所有材料外，以下几点对于避免和减轻人工智能偏见至关重要： 1. 提供多样化且具有代表性的训练数据：确保人工智能系统在多样化且具有代表性的数据集上进行训练以减轻偏见至关重要，包括来自不同人口统计、背景和观点的数据。