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World File Search System偏见
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。
以人为本的人工智能可减轻人工智能偏见
全球卫生危机为人工智能 (AI) 解决方案的开发带来了前所未有的机遇。本文旨在通过实施以人为本的 AI 来帮助组织中的决策者，从而解决人工智能中的部分偏见。它依赖于两个设计科学研究 (DSR) 项目的结果：SCHOPPER 和 VRAILEXIA。这两个设计项目通过两个互补的阶段将以人为本的 AI 方法付诸实践：1) 第一个阶段安装了以人为本的知情设计流程，2) 第二个阶段实现了聚合 AI 和人类的使用架构。所提出的框架具有许多优势，例如允许将人类知识整合到 AI 的设计和训练中，为人类提供对其预测的可理解解释，并推动增强智能的出现，可以将算法转变为对人类决策错误的强大平衡，将人类转变为对 AI 偏见的平衡。
AI 生成与人类艺术品。对人工智能的认知偏见？
摘要 通过生成对抗网络 (GAN)，人工智能 (AI) 已经影响到许多领域，尤其是艺术领域，成为人类任务的象征。在人机交互 (HCI) 研究中，通常会引用对人工智能、机器或计算机的感知偏见。然而，实验证据仍然缺乏。本文提出了一项大规模实验，其中 565 名参与者被要求从四个维度评估绘画（由人类或人工智能创作）：喜欢、感知美、新颖性和意义。使用两个受试者间条件来评估启动效应：呈现为由人工智能创作的艺术品和呈现为由人类艺术家创作的艺术品。最后，被认为是人类绘制的画作比被认为是由人工智能创作的画作获得更高的评价。因此，以前所未有的方式使用这种方法和样本，结果显示出对人工智能的认知存在负面偏见，而对人类系统的偏好偏见。
第1课：性别偏见简短答案类型问题Q1。作者在班加罗尔印度科学学院追求什么课程？ Ans。自动
第1课：性别偏见简短答案类型问题Q1。作者在班加罗尔印度科学学院追求什么课程？ans。作者正在班加罗尔印度科学学院攻读计算机科学硕士学位。Q2。 作者想在哪里完成计算机科学博士学位？ ans。 作者想出国完成计算机科学博士学位。 Q3。 作者在通知板上看到了哪个广告？ ans。 她看到了著名汽车公司电信公司的标准工作要求通知。 Q4。 广告中有什么使作者感到非常沮丧？ ans。 广告中的一条线，候选人不需要申请女士，这使作者感到非常沮丧。 Q5。 Sudha为什么要把明信片写给电信公司？ ans。 Sudha向电信公司写了一张明信片，以抱怨公司中的性别歧视。 Q6。 作者从电信公司收到了什么电报？ ans。 她收到了一封电报，在电信公司的浦那办事处接受采访。 Q7。 为什么作者的旅馆伴侣要她去浦那接受面试？ ans。 作者的旅馆伴侣希望她利用这一机会免费去浦那，并以便宜的价格购买著名的浦那纱丽。 Q8。 面试小组中有多少人？ 作者意识到了什么？ ans。 面试小组中有六个人。 Q9。 ans。Q2。作者想在哪里完成计算机科学博士学位？ans。作者想出国完成计算机科学博士学位。Q3。 作者在通知板上看到了哪个广告？ ans。 她看到了著名汽车公司电信公司的标准工作要求通知。 Q4。 广告中有什么使作者感到非常沮丧？ ans。 广告中的一条线，候选人不需要申请女士，这使作者感到非常沮丧。 Q5。 Sudha为什么要把明信片写给电信公司？ ans。 Sudha向电信公司写了一张明信片，以抱怨公司中的性别歧视。 Q6。 作者从电信公司收到了什么电报？ ans。 她收到了一封电报，在电信公司的浦那办事处接受采访。 Q7。 为什么作者的旅馆伴侣要她去浦那接受面试？ ans。 作者的旅馆伴侣希望她利用这一机会免费去浦那，并以便宜的价格购买著名的浦那纱丽。 Q8。 面试小组中有多少人？ 作者意识到了什么？ ans。 面试小组中有六个人。 Q9。 ans。Q3。作者在通知板上看到了哪个广告？ans。她看到了著名汽车公司电信公司的标准工作要求通知。Q4。 广告中有什么使作者感到非常沮丧？ ans。 广告中的一条线，候选人不需要申请女士，这使作者感到非常沮丧。 Q5。 Sudha为什么要把明信片写给电信公司？ ans。 Sudha向电信公司写了一张明信片，以抱怨公司中的性别歧视。 Q6。 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ans。Q9。ans。她意识到这是一项严肃的生意。Sudha在采访前告诉小组？Sudha告诉小组，她认为这只是一次技术采访。Q10。 作者面试小组问了什么类型的问题？ ans。 访谈小组向作者提出了技术问题。 Q11。 Sudha何时见JRD Tata？ ans。 Sudha在他的孟买办公室向Sumantmoolgaokar展示了一些报道时，首先见到JRD Tata。 Q12。 Sumantmoolgaokar告诉JRD是什么有关Sudha的信息？ ans。 Sumantmoolgaokar告诉JRD，Sudha是第一位在电信公司商店地板上工作的工程师。 Q13。 现在有多少女孩在工程学院学习？ ans。 这些天在工程学院学习的50％的学生是女孩。 Q14。 如果时间停止，作者会从生活中想要什么？ ans。 Sudha希望JRD还活着，以便他可以看到自己成立的公司的成长。 长答案类型问题Q1。 绘制了Sudha Murthy（OR）的角色素描，描述了Sudha在班加罗尔印度科学学院作为学生的生活。 ans。 Sudha是一个年轻，大胆而聪明的女孩。 生活充满乐趣和喜悦。 她正在班加罗尔印度科学学院的计算机科学硕士课程。 她是研究生系中唯一的女孩。 她想出国完成计算机科学博士学位。 Q2。 ans。Q10。作者面试小组问了什么类型的问题？ans。访谈小组向作者提出了技术问题。Q11。 Sudha何时见JRD Tata？ ans。 Sudha在他的孟买办公室向Sumantmoolgaokar展示了一些报道时，首先见到JRD Tata。 Q12。 Sumantmoolgaokar告诉JRD是什么有关Sudha的信息？ ans。 Sumantmoolgaokar告诉JRD，Sudha是第一位在电信公司商店地板上工作的工程师。 Q13。 现在有多少女孩在工程学院学习？ ans。 这些天在工程学院学习的50％的学生是女孩。 Q14。 如果时间停止，作者会从生活中想要什么？ ans。 Sudha希望JRD还活着，以便他可以看到自己成立的公司的成长。 长答案类型问题Q1。 绘制了Sudha Murthy（OR）的角色素描，描述了Sudha在班加罗尔印度科学学院作为学生的生活。 ans。 Sudha是一个年轻，大胆而聪明的女孩。 生活充满乐趣和喜悦。 她正在班加罗尔印度科学学院的计算机科学硕士课程。 她是研究生系中唯一的女孩。 她想出国完成计算机科学博士学位。 Q2。 ans。Q11。Sudha何时见JRD Tata？ans。Sudha在他的孟买办公室向Sumantmoolgaokar展示了一些报道时，首先见到JRD Tata。Q12。 Sumantmoolgaokar告诉JRD是什么有关Sudha的信息？ ans。 Sumantmoolgaokar告诉JRD，Sudha是第一位在电信公司商店地板上工作的工程师。 Q13。 现在有多少女孩在工程学院学习？ ans。 这些天在工程学院学习的50％的学生是女孩。 Q14。 如果时间停止，作者会从生活中想要什么？ ans。 Sudha希望JRD还活着，以便他可以看到自己成立的公司的成长。 长答案类型问题Q1。 绘制了Sudha Murthy（OR）的角色素描，描述了Sudha在班加罗尔印度科学学院作为学生的生活。 ans。 Sudha是一个年轻，大胆而聪明的女孩。 生活充满乐趣和喜悦。 她正在班加罗尔印度科学学院的计算机科学硕士课程。 她是研究生系中唯一的女孩。 她想出国完成计算机科学博士学位。 Q2。 ans。Q12。Sumantmoolgaokar告诉JRD是什么有关Sudha的信息？ans。Sumantmoolgaokar告诉JRD，Sudha是第一位在电信公司商店地板上工作的工程师。Q13。 现在有多少女孩在工程学院学习？ ans。 这些天在工程学院学习的50％的学生是女孩。 Q14。 如果时间停止，作者会从生活中想要什么？ ans。 Sudha希望JRD还活着，以便他可以看到自己成立的公司的成长。 长答案类型问题Q1。 绘制了Sudha Murthy（OR）的角色素描，描述了Sudha在班加罗尔印度科学学院作为学生的生活。 ans。 Sudha是一个年轻，大胆而聪明的女孩。 生活充满乐趣和喜悦。 她正在班加罗尔印度科学学院的计算机科学硕士课程。 她是研究生系中唯一的女孩。 她想出国完成计算机科学博士学位。 Q2。 ans。Q13。现在有多少女孩在工程学院学习？ans。这些天在工程学院学习的50％的学生是女孩。Q14。 如果时间停止，作者会从生活中想要什么？ ans。 Sudha希望JRD还活着，以便他可以看到自己成立的公司的成长。 长答案类型问题Q1。 绘制了Sudha Murthy（OR）的角色素描，描述了Sudha在班加罗尔印度科学学院作为学生的生活。 ans。 Sudha是一个年轻，大胆而聪明的女孩。 生活充满乐趣和喜悦。 她正在班加罗尔印度科学学院的计算机科学硕士课程。 她是研究生系中唯一的女孩。 她想出国完成计算机科学博士学位。 Q2。 ans。Q14。如果时间停止，作者会从生活中想要什么？ans。Sudha希望JRD还活着，以便他可以看到自己成立的公司的成长。长答案类型问题Q1。绘制了Sudha Murthy（OR）的角色素描，描述了Sudha在班加罗尔印度科学学院作为学生的生活。ans。Sudha是一个年轻，大胆而聪明的女孩。生活充满乐趣和喜悦。她正在班加罗尔印度科学学院的计算机科学硕士课程。她是研究生系中唯一的女孩。她想出国完成计算机科学博士学位。Q2。 ans。Q2。ans。她没有想过在印度从事一份工作。但是，当她看到电信公司的工作要求中的“女士候选人不必申请”行时，她想抱怨对电信公司最高的人的不公正和性别偏见。她写了一张明信片给JRD Tata。她自信地面对采访小组，并成为第一位在电信公司地板上工作的女工程师。完成计算机科学硕士课程后，Sudha的计划是什么？Sudha是一个年轻，大胆而聪明的女孩。她正在班加罗尔印度科学学院的计算机科学硕士课程。她是研究生系中唯一的女孩。她想出国完成计算机科学博士学位。美国许多大学为她提供了奖学金。她没有想过在印度从事一份工作。Q3。 为什么Sudha阅读了汽车公司电信公司的招聘广告后会生气？ ans。 著名公司电信公司的招聘广告底部有一条小线。 它说：“候选人不必申请。” sudha震惊地阅读了这篇文章。 她感到惊讶的是，像电信公司这样的公司如何根据性别进行区分。 她变得非常生气，以至于她决定写信给电信管理公司的最高人员。 她想通知他公司所犯下的不公正现象。 她写信给Jrd Tata先生，对歧视妇女的歧视表示不满。 Q4。 Q5。Q3。为什么Sudha阅读了汽车公司电信公司的招聘广告后会生气？ans。著名公司电信公司的招聘广告底部有一条小线。它说：“候选人不必申请。”sudha震惊地阅读了这篇文章。她感到惊讶的是，像电信公司这样的公司如何根据性别进行区分。她变得非常生气，以至于她决定写信给电信管理公司的最高人员。她想通知他公司所犯下的不公正现象。她写信给Jrd Tata先生，对歧视妇女的歧视表示不满。Q4。 Q5。Q4。Q5。Q5。她认为这是申请这项工作的挑战，该工作不适用于电信公司的妇女。老年男子不雇用妇女在电信公司中给出的原因是什么？Ans.Sudha出现在电信公司的浦那办事处接受采访。面试小组中有六个人。她意识到这是一项严肃的生意。小组提出了她的技术问题，她回答了所有这些问题。老年绅士非常亲切地与Sudha交谈。他告诉她为什么他们说：“候选人不必申请？‘他告诉她，他们从未在公司的商店地板上雇用过任何女士。“这不是一所男女同学；这是一家工厂，”他说证明了自己的观点。Sudha自信面对面面板，成为第一位在电信公司车间工作的女工程师。Sudha什么时候知道JRD Tata是谁？她什么时候碰巧见到他的？ans。只有在加入电信公司之后，Sudha才知道JRD Tata先生是印度工业界的国王。但是，直到被转移到孟买，她才有机会见到他。有一天，她向
参考材料8376微生物病原体DNA标准标准，用于检测和鉴定r递观m偏见。
目的：此参考材料（RM）旨在使用基于下一代测序的元基因组学来协调丰度和身份的测量。描述：RM 8376的单位由20个试管（组件）组成，其中包含细菌（19个试管）或人（1个管）基因组DNA（1×Tris-EDTA）中的人（1管）基因组DNA。每个组件包含大约100 µL溶液。细菌成分的名义浓度为50 ng/ µl，而人DNA名义上为100 ng/ µl。未认证的值：非认证值是基于当前可用信息的最佳估计值。但是，它们不符合NIST的认证标准。未认证的值不为国际单位系统（SI）或其他高阶参考系统提供计量学可追溯性[1]。染色体拷贝数浓度的未认证值如下提供。未经证实的值在学上可以追溯到其确定中使用的材料和程序。
将生物多样性数据中的差距和偏见视为缺失的数据问题
大生物多样性数据集具有较大的分类，地理和时间范围，具有监测和研究的巨大潜力。此类数据集对于评估物种种群和分布的时间变化尤为重要。可用数据中的差距，尤其是空间和时间差距，通常意味着数据不能代表目标人群。这阻碍了大规模推论，例如关于物种的趋势，并可能导致放错了保护作用。在这里，我们概念化了生物多样性监视数据的差距是缺少的数据问题，该数据为不同类型的生物学数据集的挑战和潜在解决方案提供了一个统一的框架。我们将典型的数据差距类型表征为不同类别的缺少数据类别，然后使用丢失的数据理论来探讨有关物种趋势和影响事件/丰富性的因素的含义。通过使用此框架，我们表明，当影响采样和/或数据可用性与影响物种的因素重叠时，可能会由于数据差距而产生的偏差。，但数据集本身没有偏见。结果取决于生态问题和统计方法，该方法确定了围绕哪些变异来源考虑的选择。我们认为，使用监视数据进行长期物种趋势建模的典型方法特别容易受到数据差距的影响，因为这种模型不倾向于说明驱动缺失的因素。为了确定解决此问题的一般解决方案，我们回顾了实证研究并使用仿真研究来比较一些最常使用的方法来处理数据差距，包括亚采样，加权和插补。所有这些方法具有减少偏差的潜力，但可能以增加参数估计的不确定性成本。加权技术可以说是迄今为止生态学中最不使用的，并且具有减少参数估计的偏差和方差的潜力。无论方法如何，降低偏见的能力都取决于对数据差距的知识和数据的可用性。在处理数据收集和分析工作流的不同阶段的数据差距时，我们使用此评论概述了必要的考虑。
军事人工智能的偏见
基于种族，性别或阶级等特征，因此与公平问题有关。例如，许多状态（例如阿根廷，法国，巴勒斯坦和塞拉利昂）强调了需要解决AWS对数据集的依赖的风险，“可以永久或扩大了无意的社会偏见，包括性别和种族偏见”。14同样，其他状态（例如奥地利，比利时，加拿大，哥斯达黎加，德国，爱尔兰，墨西哥，巴拿马和乌拉圭）强调了越来越多的文献，即“人工智能中性别和种族偏见的例子”，“基于数据的系统重现存在不平等现象”。15在国家政策声明中也表达了对偏见的类似问题。例如，美国国防部强调对AI的“公平”使用，并承诺“采取故意措施最大程度地减少AI能力的意外偏见”。16同样，英国国防部强调，“算法偏见或偏斜的数据集产生的犯罪结果的风险”特别关注AI支持的军事系统。17这些偏见的说法在很大程度上反映了专家文献的一部分，这些文献将偏见视为不平等的治疗问题。
引用健忘症：关于NLP和其他学术领域的新兴偏见
本研究研究了在43年（1980- 2023年）中引用在20个研究领域的较旧工作的趋势。我们将NLP在这20个领域的背景下引用了较旧的工作，以分析NLP是否随着时间的推移显示与它们相似的时间引用模式，或者是否可以观察到差异。我们的分析基于约2.4亿篇论文的数据集，揭示了更广泛的科学趋势：引用较旧的作品（例如，心理学，计算机科学）时，许多领域的趋势明显下降。NLP和ML研究中的趋势最强（引用年龄为-12.8％和-5.5％）。我们的结果表明，即使在控制论文数量的增加时，即使在正式科学中，人文学科的近期作品并不是出版率增长的直接驱动（跨领域为-3.4％；人文科学的-5.2％；在正规科学中-5.5％）。我们的发现提出了有关科学界与过去文学的参与，特别是对于NLP的疑问，以及忽略较旧但相关的研究的潜在后果。数据和展示我们的结果的演示已公开可用。1
研究笔记：监督机器学习中的偏见文献综述
我们的基础研究重点关注以下技术问题：在使用监督学习时如何衡量这些预测差异，以及如何在这种背景下减轻这些差异？我们关注现有文献如何在人口统计特征或脆弱性特征可以测量或代理（即使用基于其他数据（例如人名）的概率模型进行预测）时提出这一点，以及在无法做到这一点时的替代方案。然而，我们知道，即使不同人口统计群体的人在预测和最终结果上存在差异，也存在关于这种差异的原因和理由的单独问题。为此，重要的是要考虑使用模型的更广泛背景，并在适当的情况下，考虑任何非歧视性的商业理由或其他理由来衡量任何差异。
人工智能中的性别偏见
摘要：人工智能（AI）正在改变EM策略，医疗保健和刑事司法等关键行业，但它也引入了重要的道德和法律挑战，尤其是在性别偏见方面。AI系统经常接受有偏见的历史数据培训，可以使现有的性别不平等永久化甚至扩大。本文探讨了人工智能中性别偏见的法律意义，重点介绍了对反歧视法，透明度问题的挑战以及对监管监督的需求。AI中的性别偏见，从而导致歧视性结果。这种偏见不是技术缺陷，而是使用歧视模式的数据和算法的结果。主要是男性的AI开发人员之间缺乏多样性，通过未解决妇女和边缘化群体的观点和需求来加剧这个问题。