介于兩者之間的是機(jī)器學(xué)習(xí)的公平性 。研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一些方法 ， 通過(guò)刪除或改變有偏見(jiàn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)增加公平性 ， 或者最大化某些類型的平等——例如貸款——同時(shí)最小化利潤(rùn)的減少 。然而 ， 某些類型的公平將永遠(yuǎn)處于相互沖突之中 ， 數(shù)學(xué)無(wú)法告訴我們哪些是我們想要的 。
另一端是可解釋性 。與公平性相反 ， 公平性可以用多種數(shù)學(xué)方法進(jìn)行分析 ， 而解釋的質(zhì)量很難用數(shù)學(xué)術(shù)語(yǔ)來(lái)描述 ?！拔矣X(jué)得我還沒(méi)有看到一個(gè)好的定義 ， ”卡恩斯說(shuō) ?！澳憧梢哉f(shuō) ， ‘這是一個(gè)算法 ， 它將使用一個(gè)訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 試圖解釋它為什么拒絕你的貸款 ， ’但(感覺(jué)不太有原則 ?！弊罱K ， 如果受眾不理解它 ， 這就不是一個(gè)好的解釋 ， 衡量它的成功——無(wú)論你如何定義成功——都需要用戶研究 。
像阿西莫夫的三定律這樣的東西不會(huì)把我們從試圖幫助我們?nèi)ξ覀兊臋C(jī)器人手中拯救出來(lái) 。而且 ， 即使這一列表擴(kuò)大到一百萬(wàn)條法律 ， 法律的文字與它的精神也不相同 。一種可能的解決方案是所謂的反向強(qiáng)化學(xué)習(xí) ， 在這種學(xué)習(xí)中 ， 計(jì)算機(jī)可能會(huì)根據(jù)我們的行為來(lái)解讀我們真正看重的東西 。




本文參考science news.文章 ， “Now that computers connect us all, for better and worse, what’s next?” ， 如有興趣還可查閱原文 。

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