AI新闻大事记：好消息、有偏见和未来
在TC双周简讯的这期《本周人工智能》中，我们将讨论种族偏见和以人工智能为动力的图像生成
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本周AI新闻回顾：应对AI图像生成中的种族歧视。
🎯 介绍：跟上AI的脚步
跟上快速发展的AI世界可能是一个挑战。所以，当我们等待AI赶上并替我们完成工作时，这里有最新的机器学习领域动态摘要。坐下来，放松一下，准备踏上探索AI失误、偏见和未来发展世界的旅程吧。
🤖 谷歌的AI聊天机器人Gemini：历史不准确的艺术
谷歌最近暂停了其AI聊天机器人Gemini的服务，因为其不准确的图像生成引发了抨击。用户抱怨Gemini对“罗马军团”的描述是卡通化且在种族上多元化，对“祖鲁战士”则展示成黑人。但我们不要草率地认定这里有阴谋。看起来，谷歌受到过去工具偏见的打击，只是为了避免历史重演而过度补偿。然而，对待基于种族的提示的这种姑息态度并非解决之道。相反，AI供应商应该直面偏见，并就这些问题进行透明交流。
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👥 问答：读者们想了解什么？
Q：是否存在无偏见的AI？
A：遗憾的是，并没有。AI模型是在大量数据集上训练的，而这些数据集反映了社会中存在的偏见。然而，AI供应商有责任公开和诚实地承认和解决这些偏见，而不是试图隐藏它们。
Q：AI能用来消除偏见而不是强化它们吗？
A：当然可以！AI供应商应该努力创建促进包容性和多样性的模型，而不是强化负面刻板印象。通过公开讨论偏见并积极努力减少偏见，AI可以成为促成积极变革的有力工具。
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🐱 语言模型的隐藏含义
AI模型可能并不真正理解世界，但它们似乎内化了一些与人类理解类似的“含义”。亚马逊的研究人员发现，即使使用语法类似的句子，AI语言模型也会编码单词之间的含义差异。这表明AI模型拥有比以往想象的更复杂的知识。
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👀 神经编码与假肢视觉
瑞士EPFL的研究人员利用机器学习的力量增强了假肢视觉的质量。通过使用无约束的神经网络，他们发现它可以模仿视网膜处理的某些方面，从而改善感觉编码。这一突破可能彻底改变为假肢视觉患者提供的视觉信息的质量。
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🎨 用AI解码儿童的绘画
斯坦福研究人员分析了成千上万幅儿童的绘画，以破译这些绘画让他人认可的因素。有趣的是，让这些绘画能被识别，不仅是特定特征的包含，还有许多AI系统能够获取的因素的复杂组合。这一知识启示了儿童绘画技能神秘发展的一面。
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💡 谷歌展现性别偏见时
伯克利的研究人员发现，在谷歌上发现的图像比基于文本的信息更强化性别刻板印象。此外，与阅读文本不同，看到图像的人更一致地将某些角色与特定性别联系起来，即使过了几天也是如此。这些发现强调了需要解决AI数据中的偏见及其对社会的影响的重要性。
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🔮 人工智能的未来
人工智能领域不断发展，令人兴奋的进展即将到来。随着越来越多的公司和研究人员意识到解决偏见和提高透明度的重要性，我们可以期待一个AI能够发挥正面作用的未来。通过直面这些挑战，AI社区有机会创造更具包容性、无偏见和公平的AI模型。
📚 参考资料：
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