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虽然这些原则是针对机器学习工程师的

但我认为它们的影响范围超出了开发本身。正如您所看到的,这些原则涵盖了机器学习使用的每个重要方面:它们考虑了人类的观点,旨在不断改进以消除所有偏见,担心安全和隐私,甚至专注于减轻对劳动力的影响。 利用这些原则,我可以说,负责任的机器学习是开发和使用机器学习算法来增强人类能力的实践,同时旨在通过基于对技术、结构和人为因素的全面分析不断改进算法来限制其影响。 为什么你应该关心负责任的机器学习 根据您的身份,有两种方法可以证明您为什么应该关心负责任的机器学习。首先,您可能是企业主、高管、经理,甚至是从事机器学习解决方案的开发人员,因此您对这些解决方案的形成有直接影响。

这个理由很容易理解如果您

对机器学习的开发和实施有发言权,那么您就有道德、社会甚至技术上的必要性来采用上述原则。为什么?因为这些原则可以防止你的解决方案对用户、团队甚至你自己的公 巴西手机号码数据 司造成伤害和损害。没有任何指导的机器学习解决方案可能会变得种族主义和歧视,可能提供不正确的见解,甚至会导致整个流程及其结果脱轨。 所有这些都可能伤害和冒犯用户、破坏您公司的声誉和/或影响您的内部流程。你不能冒险这样做,所以走负责任的机器学习路线感觉是最明智的做法。 但话又说回来,您可能只是一个普通用户,对机器学习解决方案的开发方式没有任何影响。虽然您可能认为这让您不必做任何事情,但现实是用户应该推动负责任的机器学习议程。 我们今天使用的大多数服务都以某种方式采用了机器学习,从 到亚马逊,再到 等等。如果不负责任地使用 ML,您最终可能会遭遇糟糕的 ML 开发和实施。

这可以反映在攻击性和歧视性信息

侵犯隐私以及糟糕的客户体验和服务等方面。 现实生活中的例子比比皆是,从被教导为种族主义的算法到进行歧视性评估的机器学习解决方案。 作为消费者,您对这一切都有发言权。您可以选择与精心开发和实施机器学习的公司和组织合作。您可以要求开发团队针对不良的机器学习实施采取行动。您可以支持那些采取措施负责任地开发机器学习的人。 负责任的机器学习应该成为每个人的目标,因为机器学习将在某个时候影响我们所有人。有意 HN 列表 识地构建机器学习以减少偏见并确保最佳结果,并要求公司做到这一点应该是每个人从现在开始应该采取的行动方针。随着向更负责任的人工智能的转变开始发生,我们应该拥抱它、讨论它并监控它,因为它肯定会在不久的将来重塑机器学习的实现方式。

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