人工智能和机器学习正成为基础技术 用于启发决策因此,解决这些系统和应用中的偏向和公平问题至关重要。AID目前用于许多不同的间接应用中,从自然语言交互到标志守法挑战问题在于搭建机器学习模型,IBM科学促进社会.

IBM核心信任透明原则包括AI在内的新技术必须透明易解IBM系统AI公平36070多项公平度量计和10项最先进减偏算法设计,目的是将实验室算法研究转化成金融、人力资本管理、医疗与教育等深入实践

机学习缺乏信任和透明度,AI模型会妨碍企业大规模实现重大和可测量效益的能力AIFairness360工具箱和其他IBM信任AI努力旨在使方程更加公平和问责化,并使企业能够挖掘历史层次的机会,同时保持与人类核心值一致。

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