Các thành viên Đảng Dân chủ tại Hạ viện vừa kết thúc một buổi họp báo tập trung vào vấn đề thiên vị của trí tuệ nhân tạo. Thông điệp cốt lõi là: "AI phản ánh mọi thiên vị và mọi bất bình đẳng vốn đã ăn sâu trong các hệ thống của chúng ta."
Phiên họp đã làm nổi bật những lo ngại ngày càng tăng về việc các mô hình học máy duy trì những bất công xã hội hiện có. Các nhà lập pháp nhấn mạnh rằng việc ra quyết định dựa trên thuật toán trong lĩnh vực tài chính, tuyển dụng và kiểm duyệt nội dung thường làm trầm trọng thêm những định kiến lịch sử thay vì loại bỏ chúng.
Cuộc tranh luận này cũng không mới đối với lĩnh vực tiền mã hóa — các giao thức phi tập trung tuyên bố loại bỏ sự thiên vị của con người, nhưng dữ liệu được đưa vào các hợp đồng thông minh vẫn có thể mang những sai sót tương tự. Dù là AI truyền thống hay các hệ thống dựa trên blockchain, câu hỏi vẫn còn đó: làm thế nào để xây dựng công nghệ công bằng hơn khi chính dữ liệu huấn luyện đã bị lệch?
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
18 thích
Phần thưởng
18
2
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
WalletDetective
· 10giờ trước
Nói thẳng ra là rác vào thì rác ra, thuật toán không thể làm sạch được dữ liệu kém chất lượng.
Xem bản gốcTrả lời0
GweiWatcher
· 10giờ trước
Nói thẳng ra, rác vào thì rác ra, dù có gói ghém thế nào cũng không thay đổi được bản chất đâu.
Các thành viên Đảng Dân chủ tại Hạ viện vừa kết thúc một buổi họp báo tập trung vào vấn đề thiên vị của trí tuệ nhân tạo. Thông điệp cốt lõi là: "AI phản ánh mọi thiên vị và mọi bất bình đẳng vốn đã ăn sâu trong các hệ thống của chúng ta."
Phiên họp đã làm nổi bật những lo ngại ngày càng tăng về việc các mô hình học máy duy trì những bất công xã hội hiện có. Các nhà lập pháp nhấn mạnh rằng việc ra quyết định dựa trên thuật toán trong lĩnh vực tài chính, tuyển dụng và kiểm duyệt nội dung thường làm trầm trọng thêm những định kiến lịch sử thay vì loại bỏ chúng.
Cuộc tranh luận này cũng không mới đối với lĩnh vực tiền mã hóa — các giao thức phi tập trung tuyên bố loại bỏ sự thiên vị của con người, nhưng dữ liệu được đưa vào các hợp đồng thông minh vẫn có thể mang những sai sót tương tự. Dù là AI truyền thống hay các hệ thống dựa trên blockchain, câu hỏi vẫn còn đó: làm thế nào để xây dựng công nghệ công bằng hơn khi chính dữ liệu huấn luyện đã bị lệch?