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随着个人和社区在日益虚拟的环境中互动，他们往往容易受到数字足迹商品化的影响。在这种环境中，模糊的概念和行为被捕获、量化，并用于对人们的生活进行分类、排序、推荐或做出决定。虽然许多组织都试图以负责任的方式利用这些信息，但偏见在技术过程中仍然存在，无论意图如何，都可能导致有害影响。这些有害结果，即使是无意的，也为培养公众对人工智能 (AI) 的信任带来了重大挑战。虽然有很多方法可以确保我们每天使用的技术是安全可靠的，但有些特定于人工智能的因素需要新的视角。人工智能系统通常被置于它们能够产生最大影响的环境中。这种影响是有益的还是有害的，是值得信赖和负责任的人工智能领域的一个基本问题。人工智能带来的有害影响不仅在个人或企业层面，而且能够波及更广泛的社会。人工智能应用或通过跨领域和跨行业的大型机器学习模型的扩展造成的破坏的规模和速度需要共同努力。
迈向识别和管理人工智能偏见的标准
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