人工智能曾经是科幻小说中的东西。但今天，它以聊天机器人、语音助手甚至谷歌地图的形式融入了我们的日常体验。事实上，根据Statista的数据，现在有84%的全球商业组织认为AI会给他们带来竞争优势。
人工智能可能很常见(至少在一个简单的层面上)，但要将其发展到成熟就更加难以捉摸了。训练机器像人类一样学习、反应和操作需要在无数情况下输入大量数据。
对于组织来说，面对许多潜在的问题，仅仅管理它们是非常困难的。最常见也可能是最危险的问题是数据偏差。如果组织计划在人工智能中表现良好，那么处理这种偏见应该是它的首要任务。否则，公司将面临算法交付错误结果的风险，并可能疏远大多数客户。
解决这个问题的第一步是首先了解算法是如何变得有偏差的。每个开发人员(因为这个原因，每个人)都有有意识和无意识的偏差，这将影响他们最初的开发，并且由于算法的智能只像训练数据一样聪明，这可能会成为一个危险的先例。不良数据可能导致有偏见的AI做出主动伤害人和人的决策。然而，尽管人类是所有偏见的根源，但他们也是消除偏见的关键。
如今的消费者希望AI变得更加自然和人性化，但要实现这一点，算法中输入的数据必须更能代表现实世界。
大规模收集真人的各种训练数据就是做到这一点的方法。利用经过审查的涵盖许多国家、年龄、性别、种族、文化、政治派别、意识形态、社会经济和教育水平的全球社区，该组织可以验证其算法正在产生准确的、类似人类的和真正有用的结果。这适合于获得训练数据和正在进行的数据收集的基准集，因此建议引入允许持续反馈和修改的结构。
也许有些用户已经报告了产品的一些问题，比如语音或面部识别，然后这些反馈可以整合到下一个版本的算法中，供未来的用户使用。
现实是，尽管技术无限实现，AI也只能和写它的人一样好。当我们考虑到每个人所有有意无意的偏见时，这会造成很多问题。在某种程度上，人工智能总会有偏差，但通过在发布前收集实际的人类交互，企业可以训练自己的算法，获得能够为客户提供真正价值的结果。
我们已经到了人工智能开始影响决策的地步，这些决策将主宰我们社会中个人和集体的未来。因此，开发这些算法的公司必须发挥积极作用，让AI更好地反映社会，让每个人都更公平。
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