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AI模型和道德数据：建立机器学习的信任
在人工智能快速发展的景观中，一个基本真理仍然保持恒定：培训数据的质量和伦理直接决定了您的AI模型的可信度。随着组织竞争机器学习解决方案的竞争，围绕道德数据收集和负责人AI开发的对话已从外围转移到中心[…]
来源:Shaip 博客在人工智能快速发展的景观中，一个基本真理仍然保持恒定：培训数据的质量和伦理直接决定了您的AI模型的可信度。随着组织竞争机器学习解决方案的竞争，围绕道德数据收集和负责人AI开发的对话已从外围转移到中心舞台。
信任的基础：了解AI
道德数据不仅是一个流行语，它是负责人AI开发的基石。当我们谈论道德数据实践时，我们将解决一些直接影响模型绩效和社会信任的关键组成部分。
是什么使数据“道德”？
道德数据包括有关隐私，同意和公平性收集，处理和利用的信息。根据斯坦福大学关于AI伦理学的一项研究，有87％的AI从业者认为，伦理方面的考虑显着影响其模型的现实世界表现。
斯坦福大学AI伦理学研究道德数据的关键支柱包括：
- 来自数据主题培训收集方法的知情同意，这些方法清楚地传达了整个数据生命周期性策略的缓解策略，以保护个人身份
对于专门从事数据收集服务的组织而言，这些原则不是可选的 - 它们对于建立社会可以信任的AI系统至关重要。
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