迄今為止，培養(yǎng)算法公平性的努力遠遠落后于采用該技術(shù)的熱情。以競爭優(yōu)勢為驅(qū)動力并著眼于利潤的工業(yè)幾乎沒有傾向承擔(dān)這一責(zé)任。高等教育在引領(lǐng)通往以人工智能為動力的世界的道路上必須扮演關(guān)鍵角色，這既是道德的又是公平的。

在許多科技公司中，人們擔(dān)心AI不道德使用的可能性是會議室里的大象，而且員工的不安促使了道德操守官和審查委員會的聘用。這是朝著積極方向邁出的一步，但這不足以克服我們面臨的挑戰(zhàn)。

這個問題是雙重的：有技術(shù)本身的基礎(chǔ)，并有AI的道德和公正的方式應(yīng)用。機器可能是快速學(xué)習(xí)者，但他們從中學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)通常是人為決策的匯總。如果這些決定與偏見freighted，他們往往是，AI可以烤了里面，建立一個系統(tǒng)，是永遠不公平的。

例如，研究表明，某些基于AI的面部識別軟件對非裔美國人的錯誤匹配比對白人的錯誤匹配更多。這種技術(shù)的缺點是由AI未能將它們識別為缺陷加劇，作為人類可以做。算法不能自我糾正。他們自我增強。

而且，盡管人類具備識別問題和進行道德更正的能力，但仍以非常人性化的方式(選擇性地)運用了這種能力。移民和海關(guān)執(zhí)法局的官員最近在不使用駕駛員信息的情況下使用面部識別技術(shù)的州，對駕駛執(zhí)照數(shù)據(jù)庫進行了梳理。亞馬遜股東最近拒絕了對其面部識別軟件進行審計的提議，批評者稱這可能導(dǎo)致假匹配和逮捕。由于執(zhí)法部門采取了可疑的做法，并且行業(yè)無法開展所需的工作，因此學(xué)術(shù)界必須加倍在這一關(guān)鍵領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。

學(xué)術(shù)界以其教學(xué)使命，對跨學(xué)科研究的偏愛以及對從研究項目中快速獲利的冷漠態(tài)度，已做好充分的準(zhǔn)備，奠定了通往道德AI的道路。這項工作的教學(xué)部分已經(jīng)在進行中。一個律師的算法當(dāng)然，它探討的算法對社會的影響，最近共同在波士頓大學(xué)，哈佛大學(xué)，哥倫比亞大學(xué)和伯克利教授和許多其他大學(xué)包括在計算機科學(xué)課程類似的考慮?？的螤柎髮W(xué)，麻省理工學(xué)院，斯坦福大學(xué)和德克薩斯大學(xué)提供有關(guān)智能系統(tǒng)道德設(shè)計的特定課程。大學(xué)也在進行必要的研究以增強無偏AI的能力。

在波士頓大學(xué)，研究人員正在研究可用于將在一個種群上訓(xùn)練的算法可靠地應(yīng)用到訓(xùn)練集中代表性不足的其他種群的技術(shù)。他們還試圖確切地確定學(xué)習(xí)機如何得出結(jié)論，因為當(dāng)無法將這些結(jié)論解釋給生活在其中的人類時，應(yīng)用潛在的不公平結(jié)論似乎是不道德的。所有這一切的目的是開發(fā)所謂的“公平機器學(xué)習(xí)”，這將使我們能夠利用AI的力量來研究社會問題，從負擔(dān)得起的住房到虛假新聞的影響。

為此，大學(xué)需要政府的幫助。根據(jù)《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》的建議，公共政策和聯(lián)邦資助機構(gòu)應(yīng)支持旨在使學(xué)術(shù)科學(xué)家的專業(yè)知識用于為公眾服務(wù)的項目的研究計劃。法律法規(guī)必須推進并支持高等教育提出的研究和適用解決方案，并要求行業(yè)將AI的道德規(guī)范納入其業(yè)務(wù)模型的重要組成部分。此外，聯(lián)邦資金不僅將有助于推動人工智能的發(fā)展，而且如最近的一項研究表明，這還將推動創(chuàng)新和工作增長。那是雙贏。