機器是如何學會歧視的？

原文地址 作者：Jesse Emspak 校稿： 鄭芸 【導讀】：數據的選用和人的主觀想法往往會在機器學習中產生偏見，例如，用於訓練的數據大多是白人而導致講黑人的照片識別爲猩猩，或是研究人員認爲可以通過長相來識別這個人生是不是罪犯（然而被證實是完全錯誤的）。因此，選取合適的數據以及設計好的算法對於機器學習來說非常重要，否則只能是「垃圾進，垃圾出」。 AI 是從人類創造者那裏學到了偏見，與它那刻板，

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