如何以不可预见的方式影响他人至关重要

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您能否分享课程中涉及道德问题的一些具体示例或模块？ William Tracy： 课程中的任务 12 特别涉及机器学习的道德规范，解决了此处已经介绍的许多主题。我们故意把它放在课程的早期，在向学生解释大部分技术之前，因为这也是它应该出现在设计过程中的地方。 在向世界推出一项新技术之前，请考虑它可以在哪里以及如何使用，以及是否有任何立即明显的不良影响可以在开始机器学习项目时设计出来或消除。 其中一些问题，例如未经同意使用受版权保护的图像或文本，如果创造该技术的人更仔细地考虑道德影响并采取保障措施以防止它们被滥用，本可以完全避免。 您认为，为什么数据专业人员拥有道德基础很重要？ William Tracy： 考虑正在发展的问题或。

技术的长期影响的能力不同于创建或理解该技术的技术知识。它们需要以不同的原则为基础，一个是道德原则，另一个是技术知识或信息处理原则。一个更多地被认为是一门艺术，另一个更多地被认为是一门科学。 正因为如此，许多人如果专注于某一特定学科，就无 购买电话号码列表 法在双方都获得足够的基础。具有道德考虑基础的数据专业人员可能能够更好地考虑他们正在处理的信息的长期影响以及将其用于哪些用途。 在训练模型中使用合成数据有哪些伦理影响？ William Tracy： 避免使用存在道德问题的现实世界数据的一个解决方案是使用一组合成数据。 但同样，最好首先考虑数据的来源。据说合成数据可以消除道德问题，因为数据是生成的而不是真实的。然而，考虑数据的创建方式以及创建时是否存在固有偏差仍然。



很重要。 在运行数据时，最终产品中的模型错误可能会增加，因为合成数据无法捕获现实世界的所有方面和用途。最后，如果合成数据不能捕获现实世界的问题，那么当模型最终暴露于真实数据时，可能会出现不可预见的道德问题。 法规政策 您如何看待机器学习和人工智能的监管格局的演变？ 威廉·特雷西： 慢慢地，尽管随着越来越多的人意识到危险，它的速度正在加快。这里的问题再次在于，在制定规则来管理新技术之前，新技术会变得多么根深蒂固。 关于人工智能的含义也存在很多误解，这就是为什么我更喜欢“机器学习”这个术语。许多新政府委员会首先关注的是如何在战争中使用人工智能。这是一个大问题！就我们迄今为止所看到的问题而言，在没有强有力的人类监督的情况下让机器学习模型负。