人工智能的排斥风险
描述
排斥是指合成数据生成过程可能会忽视或未能咨询边缘化人群的风险。 这种排斥导致合成数据不能准确代表他们的经历、需求或观点。
为什么排斥是基金会模式的一个问题？
排斥会导致不公平的模型结果、信任度下降以及对边缘化群体的潜在伤害，因为用于训练基础模型的合成数据可能会延续现有的偏见和不平等，从而可能导致歧视性结果、社会和经济差距的加剧以及边缘化群体对人工智能系统信任度的下降。
母主题： 人工智能风险图集
我们提供了媒体报道的例子，以帮助解释基金会模式的许多风险。 新闻界报道的许多事件或仍在发展中，或已得到解决，参考这些事件可以帮助读者了解潜在的风险，并努力减少风险。 强调这些例子仅供参考。