摘要
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在一段简短采访中，Avriel Epps 博士以内容推荐和数据集中缺少群体为例讨论 AI 偏差。她说偏差可能在开发的多个环节进入系统，因此没有单一解决方案。
- 1延续优势Epps 以内容推荐中的性别差异为例。
- 2没有单一解法她说偏差可能在开发的多个环节被引入。
- 3缺失的数据Epps 指出，如果没有收集相关数据，权力较小的群体可能无法在数据中得到体现。
要点建议
- Epps 讨论了可能延续既有优势的推荐系统。
- 她说偏差可能在开发的多个阶段出现。
- 如果数据未被收集，权力较小的群体可能缺席数据集。
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01
偏差如何进入 AI
Epps 讨论推荐系统、开发决定和数据缺失。这段短片没有提供完整的解决方案。
被问到如何定义 AI 偏差时，Avriel Epps 博士讨论了可能优先推荐某一性别创作者、从而延续既有优势的内容推荐系统。
Shira Lazar 询问如何消除偏差时，Epps 说没有单一解决方案，因为偏差可能在开发的许多环节被引入。她补充说，如果数据收集者没有纳入权力较小的群体，这些群体可能缺席数据集。
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