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          澳门金沙城中心赌场明矾探讨人工智能的伦理

          2019年11月15日|通过泰莎野(A23)

           

          Jamaal Sebastian-Barnes SJC 澳门金沙城中心赌场 校友
          马格塞巴斯蒂安-巴恩斯(A10)

          “有世界上没有人荒WHO需要,以帮助提高治疗他们的生活质量,说:”塞巴斯蒂安·贾马尔 - 巴恩斯(A10),在圣。约翰的校友。在过去的几个月里,barnes've一直与全球医疗保健公司称为诺华,帮助他们思考他们如何变换哪些疗法开发的方式。

          “很多我在这里的工作重点是制定吸引和留住顶尖人才的科学数据,战略和人才管理战略能力”巴恩斯说。

          诺华之前,巴恩斯就职于谷歌,在那里我参与领导的整体努力辨别人工智能的伦理道德,注重公平尤其在机器学习。

          “人工智能有机会做很多事情......更快地做出决策,装备人们以更多的信息更加切实,”巴恩斯说。然而,与任何一种人为的制度,有一个为错误错误,特别是由于偏见的可能性。

          “我所做的就是真正的帮助阐明什么谷歌的定义原则都涉及到人工智能,尤其是,环顾四周在机这个问题的偏见和公正性学习系统,”巴恩斯说。 “我们怎么能理解偏差如何在数据集有效地存在,我们能做些什么来改善这些系统的偏见?”

          偏置ESTA赛义德·巴恩斯的一个很好的例子,是如果有人创建了一种算法,鞋分类。创建ESTA算法,我会拿在他的大部分即时圈的他自己的鞋子,他的丈夫的鞋,他的朋友们的鞋,所有的鞋的照片。我的数据提供给他的算法,用它作为STI训练集,算法将学习如何然后确定的牛津鞋为牛津鞋,一个勃肯作为勃肯,等等。然而,在算法中的固有偏见会开始变得清晰,如果有人使用其他的算法,并开始它不承认高跟鞋的鞋,因为这些鞋没有在巴恩斯的初始数据集的圈子存在。

          “虽然这是一个滑稽的例子,可以很容易地看到它的条款可能会迅速扩大的周围许多不同领域的实际人的影响。这是工作的我在做类型,“巴恩斯说。 “这是一个典型的杜琪峰空间是,它的技术,但它也问哲学问题意味着什么的机器学习”这些巴恩斯问题集中在类型:这是什么意思是公平的?哪些呢平均偏离值?什么是哲学暗流定义人的决定?

          巴恩斯的职业生涯一直是很多东西,包括他的生活他在第一时间的顶点的结果。约翰。 “我觉得一直对我最重要。对我来说最本质的,尤其是在我在圣时间。约翰的,人们总是过气了,真的想了解如何能和连接的人更有效,“巴恩斯说。 “那通过镜头,我的心情很进入人工智能ESTA空间,在思维方面关于如何将这些工具可以帮助我们加强个人王牌,帮助我们共同加强。”

          “这是我在谷歌在思考准备,以及最近我目前的角色是如何的工具可以帮助我们这些迅速而深刻地找出如何为人们创造机会谁需要通过他们的治疗,”巴恩斯说。

          巴恩斯不相信梦想的工作相反,我聚焦于他自己的核心价值观。拥有而不是一个终极目标,巴恩斯选择追求情事的那我认定履行。 “如果有什么事,我因为从ST毕业教训。约翰的话,那就是我们生活在一个浮躁的世界挥发性的,不确定的,混乱的空间,“巴恩斯说。

          “我要在,让我独立思考的空间,这给了我自由和纬度采取负责任的行动......并允许自己和使世界更人道活一点,”巴恩斯说。 “这些都是三大战略支柱和驱动我的方法我自己的职业价值观,而在我看职业机会的方式。”

          他在第一时间。帮助告知约翰的思维ESTA的方式。 “我从来不是最聪明的人在房间里,”巴恩斯说。 “我明白了,我很感激在我的职业生涯很早就有了,而且体现ST的那外面[的好处。约翰。帮助使其能够好奇感。“现在,巴恩斯那些人,我故意雇佣感觉更聪明,比我的。

          “我相信这来自话语的力量,”巴恩斯说。 “那我追溯我的经验,直接ST。约翰。我想如果我去了其他一些机构,它是了解如何取得A和得到正确的答案在教室里,然后,我可能会更有点害怕,有这么多聪明的人比我在这些空间......我直接属性ST。约翰为[我自己]舒适度非常有个人把不管什么他们的作用,或者说在纸上他们这样做在技术上提出伟大的想法,“。

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