深度学习：远非人工智能的全部和未来

深度学习决策会比训练数据的平均样本包含更深刻的偏见，如种族歧视、性别歧视。这个问题在所有的机器学习算法中都有发生，但是深度学习模型是其中最难测试、检测、控制和调整的。这个问题很难解决，这引起很多深度学习实验突然取消，从聊天机器人变得纳粹化、充满仇恨，到美图软件中给黑人照片美白。

深度学习是一个神经网络，你无法单独编辑每个答案的输出结果。

你无法通过在训练之后添加补丁，来修复一个带有偏见、种族和性别歧视的深度学习模型。深度学习是一个神经网络，与其他 AI 方法不同，你无法编辑某个答案，而是必须使用全新的、完全公正的、稀有的数据对该网络进行重新训练。深度学习可以在不理解的情况下模仿数据中的内容：它不会否定任何数据，不会发现社会上的偏见，而只是「学习所有数据」。你应该雇佣一个人类员工，专门创建假的完美、公正的数据。但是，由人类专家编辑创建海量无偏见数据的成本仅为了训练深度学习模型，又怎么可以说用 AI 取代人类呢！此外，即使你已经训练出真正公正的深度学习模型，你也无法向法官或用户证明其决策的公正性，因为它无法提供解释。

（编辑：西安站长网）

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