人工智能有望改善人类福祉，使世界变得更安全，更有意义，更受教育。然而，一种现实和迫切的恐惧是，有偏见的人工智能将加深不平等。

根据我们的要求，更智能的计算机正在帮助我们建立一个更饱满的世界。正如奥尔德斯·赫胥黎(Aldous Huxley)所欣赏的那样，当被放纵时，饱足只会成为一种习惯。我们不再质疑我们如何做出决定，也没有人真正知道最先进的人工智能如何做到这一点。人工智能做出许多重要的决定，指导你的生活轨迹。一些例子包括有关投资，医疗保健和政策制定的决策。所有这些领域都经常使用依赖于潜在偏向算法的过程。

已经讨论过询问AI系统如何得出结论的能力应该是一项基本的法律权利。并且有充分的理由。运行AI服务的计算机基本上已经编程了，他们以我们不完全理解的方式完成了它。即使是构建AI的工程师也无法完全解释他们的行为。非故意偏见的可能性是巨大的，但是没有人真正关心存在这种偏见的可能性要大得多。

AI养成偏见的坏习惯

媒体机构广泛涵盖了人工智能偏见的几个关键例子。覆盖范围包括谷歌人工智能算法的失误，将一些非洲裔美国人称为大猩猩，“首席执行官”的图像搜索只返回白人的照片，谷歌广告平台倾向于向女性展示较少的高薪行政工作广告。另一个例子是LinkedIn广告计划，在搜索中 显示男性姓名的偏好。而另一个关键的例子来自英国儿科医生，她被拒绝进入她健身房的女性更衣室，因为该设施用于管理其会员系统的软件自动将她的头衔称为“医生”。

也许过去几年中最着名的AI故事是Tay和Compas。当微软在 16小时后学会种族主义时，不得不关闭他们的名为Tay的Twitter机器人。美国法院用于风险评估的程序，替代制裁的惩教犯罪管理概要(Compas)，被发现更容易错误地将非裔美国人的被告标记为可能重新犯罪。

转移消除偏见

尽管有很多挫折，人工智能仍然有可能真正帮助 减少 全球偏见。 以下是五个很酷的项目，它们应用大数据，人工智能和/或机器学习来实现AI的承诺，即让世界变得更加美好。

1.阿勒格尼家庭筛选工具

2016年，宾夕法尼亚州阿勒格尼县人类服务部实施了阿勒格尼家庭筛查工具，以改善儿童福利制度。这种预测算法为公职人员提供了有助于识别儿童何时处于危险之中的见解。该工具的标准在学术出版物中得到解释，这是一个基准的私营公司通常不会遇到的，即使受到胁迫以解释其结果。在匹兹堡市中心举行的公开会议上，该工具也可供当地官员，领养律师，儿童拥护者，父母甚至前寄养儿童审讯。

在第一次实施阿勒格尼家庭筛查工具16个月后，初步数据已经表明它是有效的。该工具帮助确定了比以前更多的需要服务的儿童，手工工作能够做到。

2.非洲孤儿作物联合会

该联盟的目标是对101种非洲传统粮食作物的基因组进行测序，组装和注释。这些作物有时被称为“孤儿作物”，因为它们长期以来一直被忽视，有利于玉米，小麦和大米等西方作物。像非洲山药豆，沙漠枣和贝母这样的作物特别适应当地的气候，可以改善营养。

解决世界饥饿和气候变化问题需要大数据的力量，无疑是人工智能，以增加基因组改进的发展。 孟山都公司，先正达公司和卡内基梅隆大学都在开发AI AgTech应用程序。

3.微软的FATE

首字母缩略词FATE代表AI中的公平性，责任性，透明度和道德。微软创建了这个程序， 以找出陷入AI数据并扭曲结果的偏见。首席研究员凯特克劳福德和一个全女性AI研究人员团队目前正致力于合作研究项目，以满足提高人工智能和机器学习的公平性的需求。

4. IBM的社会福利科学

在 社会良好的科学项目，由IBM公司开发，利用人工智能的力量来解决一些世界上最大的不平等和威胁。“社会福利科学”系列中的每个项目都与 联合国制定的17项可持续发展目标中的一项或多项保持一致。

“社会良好科学”页面称该计划“将人工智能，云计算和深度科学应用于新的社会挑战。”贫困，饥饿和文盲都是这些举措的目标。

5.数据4黑人生活

通常情况下，政策制定者没有数据支持种族司法倡议，因为数据根本不存在 - 没有人收集或分析它。Data 4 Black Lives旨在将数据科学家和活动家联系起来，以应用人工智能和机器学习等数据科学工具，为非裔美国人社区面临的最紧迫挑战确定解决方案并提供额外意识。

这些只是众多人工智能项目中的五个，旨在帮助我们的世界变得更美好。为简洁起见，我在这里没有包含许多令人惊叹的组织。

随着技术的不断发展和闪电般的发展，我们希望看到更多的研究人员和公司开发出使用电源AI来解决世界各地紧迫问题的程序。

本文最初出现在Medium上。版权2018。

卡罗尔·林恩·柯奇博士是一位科学家，教师，顾问，顾问，作家，和创始人32ATPs，寻求生物能源生产与消费电子设备集成的组织。