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ai和包容：偏见，偏见？

2025年6月27日 17:00 33 Comments
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学习和开发团队依靠AI来满足他们的培训需求。但是，我们谈论的话还不够：如果我们指望的AI实际上使事情变得不公平怎么办？这就是“偏见，偏见”的想法。这篇文章首次在电子学习行业上发表。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
使用人工智能训练您的团队人工情报（AI）在学习和开发方面引起了很大的波动（L＆D）。从AI生成的培训计划到评估学习者进步的机器人，L＆D团队都倾向于AI来简化和扩展其计划。但是，这是我们不够谈论的事情：如果我们指望的AI实际上使事情变得不公平怎么办？这就是“偏见，偏见”的想法，如果有偏见的数据或有缺陷的假设进入AI系统，您可以敢打赌，结果会变得偏差，有时甚至更糟。在劳动力培训中，这可能意味着不平等的机会，偏见的反馈以及一些学习者无意间被拒之门外。因此，如果您是L＆D领导者（或者只是一个试图使学习更具包容性的人），那么让我们深入了解这是什么含义以及我们如何做得更好。无论如何，“偏见，偏见”是什么意思？这意味着AI从我们喂养的任何东西中学习。如果经过培训的历史数据反映了过去的不平等现象，例如，男人获得了更多的晋升或某些团队被忽视领导力发展，那就是它所学的和模仿的。想象一下，如果您培训了LMS，可以根据过去的员工旅行推荐下一步课程。如果您的数据中的大多数领导角色都属于一个人群，那么AI可能只认为该群体是“领导力材料”。这些平台中的一些确实确实感到不安。这是偏见经常滑入的地方：1。数据数据中的历史行李可能来自多年的绩效审查或内部晋升趋势，它们都不是偏见。如果妇女，有色人种或年长的员工之前没有提供平等的发展机会，AI可能会学会再次排除她们。诚实的Codelet背后的一条思维：并非所有AI工具
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