AI数据通常包含不完整或偏斜的信息

偏见是AI的刻板印象之一。那些有偏见的人通常偏向于... AI偏见。
我们已经看到公司花费了不必要的资源来消除AI偏见，因为他们认为，不进行尽职调查总是有偏见的。同时，偏见是学习的自然结果。
无法完全消除它，但可以对其进行管理。例如，分析过程的透明性以及为数据和算法分配信任级别可以减少意外后果的风险。
偏差可以是有意的或无意的。数据，算法以及选择它们的人员都可能存在偏见。
偏见可能与种族，性别，年龄，位置或时间有关。但是，某些形式的偏见是可取的。
例如，避免错误的语言并支持同理心，礼貌和耐心的语言是您正确认为对支持AI的系统与人之间对话至关重要的偏见。形式。
AI数据通常包含不完整或偏斜的信息。有时，甚至无法确保代表性数据以减少AI偏差。
有什么可能？在解释数据时，它可能会提高批判性思维的意识-数据仅反映我们是谁，我们做什么。从人类的偏见开始到算法的偏见。
那些亲自处理AI偏见的人说，他们的偏见已经减少。例如，爱立信使用情境计划方法来挑战整个组织的战略思想，并在战略制定过程的多个阶段测试和筛选偏见（Gartner在“ R＆D决策中的常见认知偏差”中对此进行了描述）。
培养初学者的思想。我们在Maverick *研究中描述了如何做到这一点：使用正念消除AI和数据科学中的疏忽。
初学者的思维方式使人们能够做出明智的选择和商业决策，而不必永久使用“旧方法”。和潜在的偏见。
初学者的思维为专家提供了灵活性和适应性。它还使从业人员可以提出新问题并找到旧问题的新答案。