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IBEX Medical Analytics的联合创始人兼首席执行官Joseph Mossel - 访谈系列
AI在全球范围内彻底改变了行业，但是随着这种转变，造成了重大责任。随着这些系统越来越多地推动关键的业务决策，公司面临与偏见，透明度和合规性有关的越来越多的风险。从法律处罚到声誉损害，未选中的AI的后果可能是严重的 - 但没有公司注定要失败。本指南研究了关键的偏见[…]导航AI偏见的帖子：负责任发展指南首先出现在Unite.AI上。
来源:Unite.AIAI在全球范围内彻底改变了行业，但是随着这种转变，造成了重大责任。随着这些系统越来越多地推动关键的业务决策，公司面临与偏见，透明度和合规性有关的越来越多的风险。从法律处罚到声誉损害，未选中的AI的后果可能是严重的 - 但没有公司注定要失败。本指南探讨了组织面临的主要偏见风险，并概述了在维持创新的同时减轻这些危险的实际合规策略。
AI偏见公司面临的风险
AI正在改变行业，但如前所述，它具有重大风险。 AI驱动的决策的偏见会导致歧视，法律麻烦和声誉损害 - 这仅适用于首发。依靠AI的企业必须解决这些风险，以确保公平，透明度和遵守不断发展的法规。以下是公司在AI偏见方面经常面临的风险。
决策中的算法偏见
AI驱动的招聘工具可以增强偏见，影响招聘决策并构成法律风险。如果接受有偏见的数据培训，这些系统可能会偏爱某些人口统计学，而不是其他人口统计学，从而导致歧视性招聘实践。例如，已经针对像Workday这样的公司提起了年龄歧视诉讼，以在招聘和招聘中使用AI。绩效评估工具还可以反映工作场所的偏见，影响促销和薪水。
Workday在金融中，AI驱动的信用评分可能拒绝向某些集团提供贷款，违反了公平的贷款法律。同样，用于量刑和假释决定中使用的刑事司法算法可以扩散种族差异。即使是AI驱动的客户服务工具也可以显示出偏见，并根据客户的姓名或语音模式提供不同级别的帮助。