Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 在医疗保健 AI 软件和服务以及通过机器学习和 AI 计划实现业务流程按需扩展方面拥有 20 年的经验。 作为嘉宾，Vatsal Ghiya 分享了关于如何消除对话式 AI 偏见的重要见解。
文章的要点是——
- 根据统计数据显示，美国男性通过语音搜索获取结果的准确率为 92%，但美国白人女性和美国混血女性的准确率分别下降到 79% 和 69%。 这是 Bias AI 的一个经典示例。
- AI 偏见的一些现实例子包括亚马逊和 Facebook，在亚马逊和 Facebook 的招聘过程中，男性更受青睐，而 Facebook 根据客户的性别、肤色和宗教来定位客户。 人工智能的这种偏见是由三个原因造成的，它们是数据、人员和技术。
- 为了从任何应用程序和系统中消除人工智能的偏见，组织可以采取措施，例如验证数据源和质量、实时监控模型以及在将人工智能用于运营之前分析数据的多样性。
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