解决人工智能中的偏见：区块链在确保公平部分的角色

专家表示，去中心化解决方案有助于确保提供给人工智能系统的数据的公正性和完整性，但仍有非常明显的限制。

基于人工智能的项目正在迅速融入当前的技术范式，帮助从银行到医疗保健等一系列行业的决策过程。尽管已经有了实质性的改进，但人工智能系统仍然存在缺陷。数据偏差是指在训练机器学习模型时，给定信息集中存在系统缺陷，导致结果有偏差，是当今人工智能面临的最重要问题之一。

输入数据的质量至关重要，因为人工智能系统在很大程度上依赖于数据，任何有偏见的信息都可能在系统内造成偏见。这可能有助于社会不公正和歧视更加持续。因此，保证数据的客观性和完整性至关重要。

例如，一项新的研究调查了人工智能生成的照片歪曲和同质化面部表情文化背景的可能性，特别是当它们是从受美国来源严重影响的数据集中生成的时。它列举了许多来自不同历史时代的军队或战士的例子，他们都以美国人的方式咧嘴笑着。

此外，普遍存在的偏见有可能删除关键的文化历史和意义，这可能会对人类经验的丰富性以及世界各地人们的多样性和微妙表达产生影响。为了减少这种偏见，必须将多样性和代表性的数据集纳入人工智能训练过程。

人工智能系统中的偏见数据是由多种来源造成的。首先，抽样程序本身可能不正确，导致样本不能代表预期受众。这可能导致特定群体的代表性不足或过高。其次，历史成见会污染训练数据，从而强化社会上已经存在的偏见。例如，如果人工智能系统根据有偏见的历史数据进行教育，它们可能会继续强化种族或性别偏见。

最后但并非最不重要的是，因为数据标注者可能有无意的先入为主的观念，即在整个分类过程中人们无意中引发的偏见。由于某些属性可能比其他属性与特定群体的联系更紧密，因此人工智能模型中使用的特征或变量的选择可能会导致不公正的待遇。研究人员和从业者必须意识到客观性偏差的潜在原因，并积极努力消除这些原因，以减少这些问题。

区块链让公正的人工智能成为可能吗？

区块链技术并不是彻底消除偏见的灵丹妙药，但它可以在某些方面帮助实现人工智能系统的公正。根据他们接受教育的数据，人工智能系统，如机器学习模型，可能会产生特定的歧视倾向。此外，如果训练数据中存在不同的倾向，系统很可能会提取它们并在输出中使用它们。

尽管如此，区块链技术仍有潜力以各种新颖的方式克服人工智能偏见。例如，它可以支持确保数据的透明度和来源。去中心化的方法通过跟踪训练人工智能系统所需的数据来源，实现了信息收集和聚合过程的透明度。这可以帮助利益相关者定位和解决潜在的偏见来源。

与此类似，区块链可以帮助多方以安全有效的方式共享数据，从而能够创建更具多样性和代表性的数据集。

此外，通过使培训过程去中心化，区块链可以允许各方添加自己的知识和经验，这可以减少任何一种偏见观点的影响。

数据收集、模型训练和评估是人工智能发展的三个阶段，必须仔细考虑才能保持客观性。此外，持续审查和更新人工智能系统，以解决随着时间的推移可能产生的任何潜在偏见，这一点至关重要。

Cointelegraph联系了奇点网的创始人兼首席执行官Ben Goertzel，该项目融合了人工智能和区块链，以了解区块链技术是否可以使人工智能系统完全公正。

据他说，在讨论有限智能系统对有限数据集的分析时，“完全客观性”的概念并不是特别有用。

“区块链和Web3系统所能提供的是透明度，这样人们就可以清楚地看到人工智能系统有什么偏见，而不是完全公正或没有偏见。此外，它提供了开放的可配置性，这使得用户社区能够修改人工智能模型来代表他们想要的偏见，同时也要诚实地这样做，”这位专家说。

他补充说，在人工智能研究领域，“偏见”并不是一个可怕的术语。相反，它只说明了人工智能系统在数据中寻找特定模式的方向。然而，Goertzel承认，个人应该谨慎对待中央机构对消费者施加的不透明倾斜，这些消费者不知道这些倾斜，但却受到这些倾斜的驱动和影响。他表示：

“包括ChatGPT在内的大多数广泛使用的人工智能算法都没有足够的透明度和对其固有偏见的披露。因此，去中心化的参与式网络和开放模型——不仅是开源的，而且是经过训练的开放权重矩阵，具有开放内容的适应性模型——是适当管理人工智能偏见问题所需要的。”

与难以定义中立性类似，专注于人工智能的区块链网络Tenet的首席运营官Dan Peterson告诉Coindegraph，一些人工智能指标不可能是公正的，因为当数据集失去中立性时，没有可测量的边界。在他看来，问题最终归结为工程师在哪里划线，而这条线可能因人而异。

他表示：“从历史上看，要克服任何事情都可以真正中立的想法都是一项挑战。尽管很难确定输入生成人工智能系统的任何数据集的确切真相，但我们可以做的是利用区块链和Web3技术使我们更容易访问的工具。”

展望人工智能驱动的世界

区块链技术的可扩展性仍然是一个重大挑战。随着用户和交易的扩大，基于区块链的解决方案可能无法处理人工智能系统产生和处理的大量数据。即使是将基于区块链的解决方案采用并纳入当前的人工智能，也面临着巨大的困难。

首先，区块链和人工智能技术都缺乏知识和经验，这可能会阻碍成功结合这两种模式的解决方案的创建和实施。其次，至少在最初，说服利益相关者相信区块链平台的优势可能很困难，尤其是在确保人工智能数据传输公正方面。

尽管存在这些困难，但区块链技术在平衡快速变化的人工智能环境方面具有巨大潜力。区块链的去中心化、开放性和不变性可以用来消除数据收集、管理和标记方面的偏见，这最终将导致更公平的人工智能系统。从这一点开始观察未来是如何发展的，这将是一件有趣的事情。