全球正在努力“治愈自动化系统中隐藏的偏见和成见” 10 。2012 年,ImageNet 项目在为开发人员提供图像库以训练计算机识别视觉概念方面发挥了关键作用。斯坦福大学、普林斯顿大学和北卡罗来纳大学的科学家向数字工作者支付了一小笔费用,以标记超过 1400 万张图片,创建了一个大型数据集 11 ,并免费向公众发布。在极大地推动人工智能发展的同时,研究人员后来发现了数据集中的问题,例如,在数据集上训练的算法可能会将“程序员”识别为白人 12,因为有大量图片被这样标记。ImageNet 团队着手分析数据以发现这些偏见,并采取了一些措施,例如识别在图片上投射含义的单词(例如“慈善家”)并评估图片集中的人口和地理多样性。这项工作表明,算法可以重新设计以变得更加公平。
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在铁路运营中,铁路公司 (RVU) 的运营流程呈现数字化趋势。该研究项目的目的是(1)展示以列车司机(Tf)为主要用户的数字铁路技术的研发现状以及邻近(交通)部门的可比项目。进一步的目标是 (2) 描述 Tf 当前日常工作生活中的数字工作设备。该研究构成了休闲科学评估的起点。其中包括:机车司机室的人体工学设计、数字化工作设备对驾驶性能的影响以及移动工作设备的可用性方面。考虑的重点是驾驶室中平板电脑应用的集成。此外,该研究项目旨在研究(3)使用数字工作工具对Tf的培训和继续教育以及适用的法律框架的影响,并解释有关数据保护和数据安全的适用原则。
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