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摘要 人工智能 (AI) 通过自动执行以前只有人类才能执行的任务，从根本上改变了人机交互的方式。虽然 AI 看起来像魔术，但使用这些创新技术会带来相当大的风险。AI 模型可能充满偏见，亚马逊推出的内部招聘工具就是这种情况，该工具使用 AI 来审查工作简历。在设计该工具时，研究人员发现该模型对女性简历的排名明显低于男性简历。该模型对在“女子象棋俱乐部队长”等活动中出现“女性”一词的简历进行惩罚，并降低就读女子学院的申请人的排名。虽然亚马逊在 2015 年取消了该计划，但这是一个重要的教训，即即使是怀有良好意图的组织在管理基于 AI 的项目时也可能会遇到意想不到的风险。在本文中，我们回顾了多个 AI 项目如何实现风险的案例研究，并强调了与管理 AI 项目相关的其他风险。讨论的主题包括 AI 模型中的偏见、用于训练 AI 系统的数据的隐私问题、使用 AI 驱动的工具可能产生的法律问题、模型缺乏透明度和可解释性以及模型漂移——AI 模型随着时间的推移而失去准确性的概念。我们还介绍了应对这些风险的策略，以帮助项目经理最大限度地发挥 AI 对其项目的影响。简介 人工智能 (AI) 通过自动执行以前只有人类才能执行的任务，从根本上改变了人类与机器交互的方式。虽然 AI 看起来像魔术，但使用这些创新技术会带来相当大的风险。AI 模型可能充满偏见，就像亚马逊推出使用 AI 审查工作简历的内部招聘工具时的情况一样。在设计该工具时，研究人员发现该模型对女性简历的排名有显著影响
管理人工智能：风险与机遇
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