我们需要的是怎样的AI系统

每个父母都担心他们孩子会受到潜在影响。 比如，他们的老师是谁？ 他们正在看什么电影？ 他们在玩什么电子游戏？ 他们在和合适的人群闲逛吗？ 父母们会仔细检查这些事情带来潜在影响，无论是好是坏，因为他们知道这些会影响孩子成长和判断。

正如我们关注谁在教我们的孩子一样，我们也需要注意谁在教我们的算法。 像人类一样，人工智能系统从其所处的环境中学习，并根据其发展的偏见做出决策。 和我们的孩子一样，我们应该期望我们的模型能够随着他们的成长来解释他们的决定。

正如Cathy O’Neil在《数学毁灭性武器》中所解释的那样，算法通常决定着我们上的大学，是否被录用以寻找工作，是否有资格获得贷款以购买房屋，甚至谁入狱以及持续多长时间。 与人为决定不同，这些数学模型很少受到质疑。 它们只是出现在某些人的计算机屏幕上，命运就已确定。

在某些情况下，算法的错误是显而易见的，例如当道琼斯报道谷歌以90亿美元收购苹果公司，而机器人为此而屈服时，或者微软的Tay聊天机器人在Twitter上发疯时；但通常不是这样，有些错误并非这么明显。更隐蔽和普遍的是那些细微的小错误，这些细微的小错误虽然未被注意到，但却对人们的生活产生了非常实际的影响。

一旦遇到错误的算法，您的生活就会立即变得更加困难。 无法入读一所好学校或找不到一份工作，您的收入将会减少，生活在更差的社区。 这些事实被引入新算法中，您的情况会进一步恶化。 你的每一次决定，每一个行动，都会被记录下来，然后被进行测量和评估。

以莎拉·怀索克（Sarah Wysocki）为例，她是一名五年级老师，尽管受到父母，学生和管理人员的称赞，但还是被哥伦比亚特区学区开除，原因是一种算法认为她的成绩不及标准。 为什么？ 目前尚不清楚，因为系统太复杂了，开除她的人也无法理解。

毫无疑问，随着我们越来越多地将决策外包给算法，这个问题有可能变得更加严重。 当务之急是，我们必须开始认真对待人工智能偏差问题，并采取措施使我们的系统更加透明，可解释和可审计来减轻其影响。

人工智能系统中的偏差有两个主要来源：训练模型所依据的数据集和模型本身的设计。 训练算法的数据集中的偏差可能很细微，例如，当使用智能手机应用程序监视坑洼并提醒当局与维护人员联系时。 这可能是有效的方法，但在偏远地区一定是行不通的，这是因为那里拥有智能手机的人比较少。

在其他情况下，未收集的数据可能会影响结果。 分析人士怀疑，当Google对2013年流感趋势进行预测的时候，预估病例数几乎是实际数量的两倍时，就会发生这种情况。 似乎已经发生的事情是，媒体报道的增加导致没有生病的人进行更多的搜索。

当人类的偏见延续到AI系统中时，就会产生数据偏见的另一个来源。 例如，司法系统中的偏见会影响谁因犯罪被起诉和判刑。 如果将这些数据用于预测谁可能犯罪，那么这些偏见将继续存在。 在其他情况下，人类被用来标记数据，并可能将输入偏差引导到系统中。

这种偏见普遍存在，难以消除。 实际上，亚马逊被迫放弃了由人工智能驱动的招聘工具，因为他们无法消除结果中的性别偏见。 他们不公平地偏爱男性，因为他们使用的培训数据告诉系统，该公司以前雇用的大多数被视为成功的员工都是男性。 即使他们消除了对性别的任何具体提及，系统仍将某些单词出现在男性简历中而不是女性简历中，这是性别的代理。

解决方案

由于存在多种多样的偏见，我们认为完全消除甚至根本消除偏见是不现实的。 但是，我们可以做的是使我们的AI系统更具可解释性，可审计性和透明度。 我们建议领导者可以采取三个实际步骤来减轻偏见的影响。

首先，必须对AI系统进行严格的人工审查。 例如，奥巴马政府在白宫的一份报告中引用的一项研究发现，虽然机器在读取放射线图像时有7.5％的错误率，而人类有3.5％的错误率，但是当人们将工作与机器结合起来时，错误率下降至0.5％。

其次，就像法律要求银行“了解客户”一样，构建系统的工程师也需要了解其算法。 例如，Experian数据实验室负责人埃里克·哈勒（Eric Haller）告诉我们，与几十年前不同，当他们使用的模型相当简单时，在AI时代，他的数据科学家需要更加谨慎。 他说：“过去，我们只需要保留准确的记录，这样，如果犯了一个错误，我们可以回去，找到问题并加以解决。” “现在，当我们有这么多模型都由人工智能提供支持时，这并不容易。 我们不仅可以下载开源代码并运行它。 我们需要非常深入地了解我们算法中的每一行代码，并能够向外部利益相关者进行解释。”

第三，人工智能系统以及用于训练它们的数据源必须透明且可用于审核。 欧洲的GDPR之类的立法框架已迈出了一些有希望的第一步，但显然还需要做更多的工作。 我们认为人类在没有任何监督的情况下做出决定是不可接受的，因此没有理由在机器做出决定时我们应该接受它。

也许最重要的是，我们需要从自动化文化转变为增强文化。 人工智能的效果最好不是用作替代人类并降低成本的魔盒，而是用作创造新价值的助推器。 通过使AI系统更具可解释性，可审计性和透明度，我们不仅可以使我们的系统更加公平，而且可以使它们更有效，更有用。