为人工智能引入数据偏差风险
描述
人工智能代理采取的具体行动，如修改数据集或数据库，可能会在资源中引入偏差，而这些资源会被其他人或自己用于采取行动。
为什么引入数据偏差是基础模型需要关注的问题？
人工智能代理可以引入或放大现有的歧视行为。 根据使用情况，它可能会对人体造成伤害。
示例
医疗偏见
关于利用数据和人工智能应用改变人们接受医疗服务的方式以强化医疗中的差异的研究文章指出，只有努力背后的数据才是最有力的。 例如，使用少数群体代表性较差的培训数据，或反映本来就不平等的护理数据，可能会导致健康不平等的加剧。
来源：
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。