提出人工智能研究中常见的问题.
信息偏见:由于人工智能算法从数据中学习,因此数据是无偏见的,所以很重要.然而,这并不总是如此,因此人工智能系统可以延续甚至扩大人工智能系统的适应现有社会偏见. 2.透明度和可解释性:常常,人工智能系统的决策过程是不透明的,这意味着很难理解某些决定是如何或为什么做出的.这种缺乏透明度和可解释性可能导致对人工智能系统的不信任. 3.可通用性:许多人工智能算法非常专业,在特定任务上表现得很好,但在缺乏培训的情况下表现得很差.这种通性偏见是研究中常见的问题,因为它限制了人工智能系统适应新情况的能力. 4.随着人工智能系统的数据增加,人工智能系统的自主数据量增加,并使其成为一个不可避免的隐私问题. 由于人工智能系统的安全和监控能力在未来需要增加,特别是在能源和环境领域,特别是关于人工智能系统的发展,而不是关于人工智能系统的监控和管理,而成为一个极为重要的挑战. 5. 关于人工智能系统的安全和监督,特别是关于人工智能系统的安全和监督,研究已经提出了越来越多的关注.