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人工智能没有一个普遍接受的定义，但被理解为将信息注入计算机系统以创建能够从现有数据集中学习以模拟和预测各种场景的应用程序（Filgueiras，2023 年）。人工智能越来越多地用于人类决策过程。它使用个人数据和现有数据集来得出结论。这意味着人工智能系统的性能仅与它们“学习”的数据集一样准确。这给边缘化社区带来了问题，因为他们通常不包含在这些系统所训练的数据集中（Fontes 等人，2022 年）。这些数据集可以反映其创建者的偏见，导致人工智能性能扭曲并对边缘化人群产生负面影响。例如，如果训练数据存在偏差（面部识别系统主要针对白人面部进行训练），则得出的结论可能不正确。这导致有色人种面部的错误识别增加（Denning，2020 年）。人们还担心这些系统如何获取和分发它们正在使用的私人数据，因为滥用或利用私人数据会对个人自主权和自由构成重大风险（Fontes 等人，2022 年）。
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