1. 引言
人工智能（AI）技术正在逐步渗透到我们日常生活的方方面面，推动数字化转型的同时也取代了许多传统行业的工作。而机器学习（ML）作为AI的重要组成部分，则是我们实现自主决策和提高效率的关键之一。然而，正如人类一样，机器学习系统也存在着不完美和缺陷。其中最为严重的问题之一就是“无意识偏见”，这是人工智能技术所面临的瓶颈之一。
2. 什么是无意识偏见
无意识偏见是指机器学习系统在数据收集、处理、分析和决策时所出现的一系列有意差别待遇，这些差别可能会导致在给定的场景下对特定种族、性别、肤色、宗教等进行不公平的待遇。机器学习算法自身是没有偏见的，然而在算法运行过程中所使用的数据集中可能已经包含了特定群体的偏见和刻板印象，并且模型往往会继承这些特征和限制，进而影响到模型的表现。
3. 无意识偏见该如何解决
为了解决无意识偏见这一问题，需要从多个方面入手。首先，对数据集中的偏见进行归纳和标注，尽可能排除数据中所存在的剽窃性行为（包括抄袭、非法盗用等）、特殊身份相关的回答，认真对待个别数据的不平衡以及脏数据；其次，对采样技术进行优化，尽可能扰动数据分布，达到降低预测错误率的目的；还可以通过引入其他数据来帮助平衡剪枝或者强化样本，以及部分数学算法的优化来消除偏见。
4. 结论
虽然机器学习极大地提高了我们的工作效率和创新力，但是它还面临着一系列的问题，如缺少数据可靠性、缺乏人类的判断力和无意识偏见。然而，通过不断地完善算法和加强数据的预处理，我们可以逐步克服这些问题。最终实现机器学习技术对于我们日常生活和工作环境的帮助。
文章TAG：弗吉尼亚理工大学博士后 弗吉尼亚理工大学某研究员担心计算机学习系统的无意识偏见
