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人們總有或多或少的刻板印象，如國籍、膚色、學歷、性別等。在人們的心目中，地方團體往往是陳詞濫調。例如，女性應該溫柔聽話，工程師和技術人員大多是男性，白人比黑人有更高的智力等等。每個人都是個體。人們對他人有不同的態度和看法是正常的。出乎意料的是，人工智能也有一種“刻板印象”。
最近，Facebook的人工智能實驗室進行了一項有趣的新研究。他們發現，人工智能偏見不僅存在于國家內部，也存在于國家之間。
研究人員測試了五種流行的對象識別算法，包括Microsoft Azure、Clarifai、Google Cloud Vision、Amazon Rekognition和IBM Watson，以了解每個程序的工作原理。用于測試的數據集來自不同國家的家庭，包括窮人和窮人，包括117個類別，從鞋子、肥皂到沙發。
在這項研究中，研究人員發現，當被要求識別低收入家庭時，目標識別算法的準確度比高收入家庭低10%。隨著月收入的增加，誤差也會增加。特別是對于谷歌、微軟和亞馬遜來說，低收入家庭識別算法的準確性很低。
與索馬里和布基納法索相比，該算法識別美國產品的精度提高了15-20%。
這種現象有很多原因。最常見的原因是，在創建算法時，它們經常受到相關工程師的生活和背景的影響。這些人大多來自高收入階層的精英階層。他們的想法和概念是基于他們的想法和概念。人工智能算法也基于它們的思想和概念。
人工智能具有強大的計算能力。在該算法的基礎上，很容易獲得海量數據和識別信息。然而，令人擔憂的是，它的偏見不僅在確定對象方面有偏見，而且在種族和性別歧視方面也有偏見。
研究人員測試了微軟、IBM和Facebook的人臉識別能力。他們發現白人男性的準確率高于99%，而黑人女性則有47%的錯誤率。
亞馬遜開發了一個人工智能程序來阻止簡歷的選擇，這也顯示了對女性的歧視。選擇簡歷后，男人比女人多。包含女性角色的簡歷的權重將會降低，甚至兩所女子學院的研究生評分也會降低。可見，人工智能也具有自我選擇和不可磨滅的“歧視”。但另一方面，人工智能似乎是極其平等的。例如，最近發射的人工智能機器人，它完全可以實現每個人的態度是平等的。它不會改變你對你的態度，因為你有錢，還有你的性。他會像一個人一樣溫柔地提出問題和回答問題，并及時接受批評。電話機器人好不好用？許多公司都爭先恐后地回答這個問題。
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