logo头像的设计目的在于代表企业或品牌的形象，良好的logo头像⌒建立起品牌和客户之间的联系：

logo头像思路：

人工智能(大赦国际)每天触及数十亿人。它会在你最喜欢∏的流媒体服务上推荐内容，并帮助你在开车时避开交通堵塞。人工智能还可以帮助企业预测某人偿还▽贷款的可能性，或者在今天供应链中断的时期，确定分销商快速可靠地运↓送货物的最有效路线。

毫无疑问，这些算法带来的预测能力帮助企业迅速扩∞大规模。根据（同induecourse）在适当时候的数据，随着从医学研究和零售服务到物◥流和个人金融等领域的应用，全球人工智能产业预计到2026年将达到9000亿美元☉的年收入。但是，尽管人工智能为世界做出了很多贡献，但这项技术并不完美。如果不加以控制Ψ，人工智能算法可能会导致许多商业和社会犯规。

人工智能接受随着时︽间的推移收集的大量数据的训练▓。如果收集的数据显示了偏见，或者不代表系统将影响的人，它可能会放大这些偏见。例如，流行的图像∩数据集ImageNet最初通过在互联网图像搜索中错误地标记或识别人来延续负面偏见。研究表明，许多流行◣的开源基准训练数据集——许多新的机☆器学习模型用来测量的数据集——要么对于它们被广泛重用的环境无效，要么包含不准确或错误标记的数据。

甚至人工ζ智能的应用方式也会放大社会中现有的不平等。例如，更多的监控技术往往存在于有大量有色人种的社区。这可能会导致在那些街区有大∞量有色人种被捕ω　，即使同样的犯罪在以白人为主的街区以同样的比率发生。

借助爱因斯※坦AI进行创新有助于让您的团队拥有内置智能，从而产生共鸣、提高生产力并↙扩展客户体验。

因此，世界各国政府已经开始起草和实施一系列人工【智能法规。自2019年以来，至少有17个美国州提出了监管人工智能应用的法案或决议。然而，关于监」管人工智能的辩论是全球性的，并在2021年升温。印度、中国和欧盟去年都发布了负责任人工智能的指导意见或法规草案。随着㊣　政府越来越多地在公共治理和决策中使用人工智能，所有这些讨论都在发生。

精心设计和恰当实施的监管将迫使最坏的行为者做正确的事情。与此同时，商业领袖需要为更公平的人△工智能基础设施铺平道路。方法如下：

保持透明为◆了增加可信度，许多法规要求企业对他①们如何训练他们的人工智能模型（根据一组数据训练的程序，以识︾别某些类型的模式)、模型中使用的因素、其有意和无意◣的用途以及任何已知的偏见保持透明。这通常是政策制定者以数据表或模型∴卡的形式提出的要求，它们的作用就像人工智能模型的营养标签。例如，销售队伍发布其模型卡，以便客户和潜在客户可以了解模型是如何被训练来进行预测的。

让你的人工智能变得可解释为什么√人工智能系统会做出建议或预测？如果人工智能推荐你看新的《壮志凌云》,你可能会耸耸肩，但你肯定想知道人工智能如何权衡你的贷款申请的利弊。这些解释需要被接收信息的人理解，例如贷款人或▼信贷员，然后他们必须决定如何根据人工智能系统的建议采取行动。

也就是说，由IBM研究人工智能，康奈尔大学〗和佐治亚理工学院的研究人员进行的一项研究发现，即使是精通人工智能系统的人也经常过度依赖和曲解系统的结果。研究指出，对人工智】能系统如何工作的误解"可能会导致灾难性的结果，并在需要更多人类关〖注的情况下导致过度自信或信心不◎足"。底线呢？需要对使用人工智能的人进行更多的真实测试，以确保他们理解解释。

让一个人知情一些法规要求一个人对任何具有法律或类似重要影〗响的事情做出最终决定，例如雇用、贷款、学校录取和刑事司法建议。通过要求人工审查◤而不是自动化决策，监管者希望偏见和伤害更容易被发现和减轻。

不幸的是，人类通常无法胜任这项任务。人性驱使人们选择阻力最小的道路，因此他ㄨ们通常会遵从人工智能的建议，而不是◣依靠自己的判断。将这种倾向与理解人工智能决策背后的基本原理的难度结合起来，人类ㄨ实际上并没有提供防止偏见的安全机制。

这并不意味着高风险、关键的决策应该简单地自动化。这意味着我们需要确保人←们能够解读人工智能的解释，并受到激励来标记偏见或伤〇害的决定。通用数据保护条例(GDPR)，欧盟关于数据保护和隐私的法律，允许人工智能对具有法律●影响的决策提出建议（例如，贷款批准或拒绝),但需要人类¤做出最终决定。

避免代理变

logo头像文章总结：