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3个问题：如何帮助学生识别其AI数据集中的潜在偏见
开发医疗保健AI模型的课程需要更多地专注于识别和解决偏见。
来源:MIT新闻 - 人工智能每年，成千上万的学生参加教会他们如何部署人工智能模型的课程，这些模型可以帮助医生诊断疾病并确定适当的治疗方法。但是，其中许多课程忽略了一个关键要素：培训学生在用于开发模型的培训数据中发现缺陷。
Leo Anthony Celi是MIT医学工程与科学研究所的高级研究科学家，Beth Israel Deaconess Medical Center的医师，Harvard Medical School的副教授，已在新论文中记录了这些缺陷，并希望说服课程开发人员更彻底地将他们的数据纳入其模型。许多先前的研究发现，在应用于其他群体的人时，主要是对白人男性临床数据进行培训的模型。在这里，Celi描述了这种偏见的影响以及教育者如何在他们有关AI模型的教义中解决它。
Leo Anthony Celi是麻省理工学院医学工程与科学研究所的高级研究科学家，贝丝以色列女执事医学中心的医生，哈佛医学院的副教授，已记录了这些缺陷 新纸 并希望说服课程开发人员在将数据纳入模型之前，教学生更彻底评估他们的数据。许多先前的研究发现，在应用于其他群体的人时，主要是对白人男性临床数据进行培训的模型。在这里，Celi描述了这种偏见的影响以及教育者如何在他们有关AI模型的教义中解决它。问：偏见如何进入这些数据集，如何解决这些缺点？
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问：为什么AI的课程涵盖潜在偏见的来源很重要？分析此类课程的内容时，您发现了什么？问：开发人员应该合并哪种内容？