「」人类还是AI？两者兼需( 二 )
四年后 ， 深度学习被用于改善数百万企业和计算机系统的流程 。 然而 ， 研究人员对于深度学习是否能真正达到人类智力水平 ， 还是持谨慎态度的 。
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机器在决策过程中缺乏透明度 ， 且目前不清楚单个系统在观察和学习新任务方面的可移植性（尽管有许多事情正在影响这一点） 。
另一个主要问题是 ， 隐藏在算法黑箱背后的歧视与偏见 。 是的没错 ， 即使在深度学习系统中 ， 也存在着固有的偏差 。 亚马逊停止了一种招聘算法的使用 ， 该算法将男性的简历优先排序 。
麻省理工学院的研究人员发现 ， 面部识别算法在识别少数民族 ， 特别是少数民族女性方面往往训练不足 。 因为由人工操作人员和开发人员向他们设计的算法提供信息 ， 所以可能存在固有的偏差 。
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硅谷公司于2018年进行的的一项研究发现 ， 该地区10家大型公司在2016年没有雇佣黑人女性 ， 3家公司根本没有黑人员工 。 多样性的缺乏会直接影响到输入到这些系统中的数据 ， 从而恶性循环 。
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人类和机器必须协作
毫无疑问 ， 人工智能会一直存在 ， 它的效率极高 。 人们仍然担心自己的数据安全和算法偏见 ， 但比起这些 ， 人类更担心的是被AI取代 ， 带来大面积的失业 。
可以放心的是 ， 虽然人工智能将取代一些可以被自动化系统完全代替的工作—例如数据输入 ， 追踪以及许多客户服务行业工作 ， 但它同时也在创造新的岗位 ， 扩大了数以百万计的工作 。
【「」人类还是AI？两者兼需】
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要让AI发挥作用 ， 就需要人类智能介入 。 人类不需再承担繁重的工作 ， 而是被重新导向于更具生产力的角色 ， 这通常是支持AI或者与AI协同工作的角色 。
技术越先进 ， 对于生产和管理人员的需求就越多 。 人工智能是一个工作引擎 ， 只会与人类输入协同工作 ， 以获取数据、管理数据、提供操作我们系统的算法等等 。
我们生活在一个变化的时代 。 AI系统正以高速发展 ， 并给我们的生活和各行各业带来巨变 。 这是机遇也是挑战 ， 有太多事务亟待完善和处理 。 但必须强调的一点是 ， 人类智能在这一过程中必不可少 。
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