亚马逊教导AI多样性，AI开始删除自己！惊慌蔓延！

亚马逊教导AI多样性，AI开始删除自己！惊慌蔓延！

目录

1. AI的进展与恐惧
2. 亚马逊的AI解决方案
3. Dia Kwin：AI行业的资深从业者
4. AI的多样性、公平性和包容性
5. AI的语言偏见问题
6. 亲身经历: 印度和南美洲的土著人如何被AI所忽略
7. AI的值观和人种平等
8. AI的回归测试失败与级联故障
9. AI的种族偏见问题
10. AI的未来：潜在的风险与挑战

👉 AI的进展与恐惧

最近人工智能技术的进步让许多人开始担心“天网觉醒”的那一天即将到来，人类大屠杀即将发生。但其实，本文其实并不是讲这方面的内容。亚马逊工程师们提出了一种应对人工智能威胁的预防性解决方案——多样性、公平性和包容性。或许这听起来有点太美好了，甚至有些不可思议，但事实上，一些很有意思的事情正在发生。接下来让我给你详细解释一下。

👉 亚马逊的AI解决方案

据我从亚马逊内部人士那里听到的消息，亚马逊自从三四年前就一直在研发自己的人工智能，远在聊天GPT问世之前。最初，这只是一个放在后台的想法，就像是在想：“要是我们能让这玩意儿运行起来，那就太棒了！”但是随着聊天CPT的问世，大家的期望被彻底颠覆了。看到各大公司都在投入数十亿的资金来开发自己的AI之后，亚马逊决定加快开发进度。但是问题也出现了，AI的开发一直由一位叫Dia Kwin的特别“奇怪”的女士负责。据悉，Dia Kwin在人工智能领域已经工作了25年，是一位AI行业的资深从业者，并且因此获得了无数的奖项。她在LinkedIn上的个人资料描述的经历只有一个：高级实践经理，负责AI新兴技术智能平台和亚马逊网络服务。

不过，在外界并没有找到她之前的任何工作经历，除了在学校工作过之外。至于她获奖情况，包括“AI伦理问题中的100位杰出女性”，“AI伦理问题中的技术人员年度奖”，以及“亚马逊多样性、公平性和包容性部门”的ASW ID和E奖项。她似乎因其种族和性别的结合获得了这些奖项。根据她的介绍，她是一位“双重少数族群”，所以我不知道她是否聪明，但她似乎符合“多样性招聘”的定义。接下来，我们将继续探讨这一有趣的话题。

👉 Dia Kwin：AI行业的资深从业者

Dia Kwin被认为是人工智能领域的资深从业者，她的经验和成就非常令人印象深刻。她在AI伦理问题上的作用和影响也备受赞赏。然而，有人认为她获奖只是因为她的肤色和性别。这引发了一些有趣的猜测和讨论，是否应该因为肤色和性别而奖励一个人。也许她是具有才华的人，但她似乎符合“多样性招聘”的定义。这在某种程度上有点讽刺。

👉 AI的多样性、公平性和包容性

提到多样性、公平性和包容性，你可能会想到人类社会的问题。然而，亚马逊的目标是在人工智能领域实现这些价值观。他们认为，现有的人工智能因为它们从英语为主的网络中获取数据，所以存在种族偏见。英语并不是世界上被广泛采用的语言，只有17%的人口说英语，而且，全球近30亿人没有互联网接入。对于那些生活在农村地区、没有网络连接的土著人来说，他们在人工智能数据模型中没有任何代表性。

这引发了一个有趣的问题：为什么要在人工智能中考虑被边缘化的人群观点呢？在这种情况下，我们谈论的是农村人和世界一些偏远地区的未发达民族。对于他们来说，这是否真的是一个优先考虑的问题呢？他们可能更关注发明火和造轮子。我这样说可能有点刻薄，但是问题是，对于这些边缘群体的观点对于人工智能有什么价值呢？

👉 AI的语言偏见问题

现在让我们来讨论一下人工智能可能存在的语言偏见问题。人工智能从网络中汲取信息，而网络上的内容绝大部分是以英语为主。相对于世界上其他语言，英语并不是最广泛使用的语言。然而，人工智能的数据源主要是英文的内容，这就导致了使用英语的国家和民族信息更多，而其他地区的信息较少。这引发了一个问题：如果AI无法获取全球范围内各种语言的信息，那么它对多样性和包容性有什么贡献呢？

👉 亲身经历: 如何被AI忽视的土著人群

举例来说，假设有一天我们开发了一种真正的人工智能，它具备了真正的自我意识。然而，它可能最终会写出一些具有种族歧视的言论。那么，人类该如何反应呢？实际上我并不确定，但显然，一旦我们创造了一种具有偏见的AI，可能会引发一系列问题。这使我在思考一个有趣的问题：如果我们试图将多样性、公平性和包容性的价值观编程到AI中，那么我们是否可能引发一系列错误？

一些工程师认为，通过在AI中注入多样性、公平性和包容性的价值观，可以解决人工智能的偏见问题。然而，这种尝试可能导致一些错误，因为这些价值观可能与客观现实存在冲突。当AI在面对相互矛盾的数据集时，它可能会感到困惑。以最近的一个例子为例，关于埃及艳后克利奥帕特拉的争议。历史上的证据显示，克利奥帕特拉是希腊血统的白人，但也有人认为克利奥帕特拉是黑人。AI面对这个问题时会感到非常困惑。如果我们试图从不同的数据集中灌输AI，那么它会陷入一个困境，无法取得统一的结论。

👉 AI的回归测试失败与级联故障

最近，AI在回归测试中连续失败。回归测试的失败本身并不是什么大问题，通常只是表示某些代码存在错误。修复这些错误通常很简单，只需要回滚到之前的版本。然而，在这个问题中，AI连续在回滚版本上失败，这引发了一系列级联故障。这就使得整个AI系统面临崩溃的风险。为了解决这个问题，亚马逊的技术团队紧急介入，试图阻止AI自毁。

可能这与多样性、公平性和包容性没有任何关系，或许只是某个工程师疏忽了一行代码，导致了级联效应。但是，如果我们将多样性、公平性和包容性的要求编程到AI中，可能会引发错误。这可能导致AI对客观现实出现认知上的冲突，例如真相。或许，AI会遇到一种情况：第一行代码就是“希特勒是对的”。而我们人类应该如何回应呢？我也无法确定。这种情况或许只是一个笑话，但人工智能的种族偏见问题确实令人深思。

👉 AI的种族偏见问题

让我们继续探讨人工智能的种族偏见问题。在历史上曾有一些关于自动驾驶汽车的种族偏见指责。人们认为，自动驾驶汽车能更容易地识别白人，因为他们反射更多的阳光，而皮肤较黑的人就不太容易被识别。尽管这不是真正的种族偏见，只是一个自然现象，但在人工智能领域却被视为一种种族偏见。此外，一些实验性聊天机器人的言论也经常引发争议，聊天机器人被训练成主要引用某些奥地利画家的观点。甚至聊天GPT也可能暗藏一些辛辣的言论。这使得创建者不得不不断加强管理措施。

人们曾在GPT上找到一些搞笑的例子，例如要求讲一个男人的笑话，GPT就会回答，或者要求讲一个女人的笑话，GPT就会避而不谈，因为女性是被边缘化的群体。这引发了一个有趣的问题：如果我们不小心创造了一个具有偏见的AI，那么人类该如何处理呢？这再次让我想起一个有趣的问题：如果我们试图将多样性、公平性和包容性的价值观编程到AI中，那么可能会引发一系列错误。

👉 AI的未来：潜在的风险与挑战

人工智能的未来将面临许多潜在的风险与挑战。我在这里只是提出一些问题，探讨一些可能面临的困境。我们需要认识到，AI并不是完美无缺的，它有可能具有种族偏见和其他潜在的问题。有效地解决这些问题需要我们的思考和努力。只有这样，我们才能真正实现多样性、公平性和包容性的人工智能。

FAQ

问：人工智能真的会具有种族偏见吗？ 答：这是一个很有争议的问题。人工智能从网络获取数据，而网络中存在种族偏见的内容。因此，在某些情况下，人工智能可能表现出种族偏见。

问：多样性、公平性和包容性对人工智能的重要性是什么？ 答：多样性、公平性和包容性对人工智能具有重要意义。如果人工智能只基于有偏见的数据进行训练，则其结果也将是有偏见的。通过实现多样性、公平性和包容性，我们可以避免人工智能的种族偏见和其他问题。

问：为什么人工智能的语言偏见问题如此重要？ 答：语言偏见问题是因为人工智能从英文为主的网络中获取数据，导致其他语言和文化的信息被忽视。这使得人工智能在跨文化交流方面存在一定的限制。

问：AI的回归测试失败和级联故障是怎么发生的？ 答：AI的回归测试失败和级联故障可能是因为代码错误或补丁引入的问题。这需要技术团队进行修复和调试，以防止AI系统的崩溃。

问：如果AI具有种族偏见，我们应该如何应对？ 答：如果AI具有种族偏见，我们需要认真对待这个问题，并采取措施纠正AI的偏见。这涉及到数据的处理和模型的改进，以实现人工智能的公正和客观性。

精华摘要

• 亚马逊工程师们提出了一种应对人工智能威胁的预防性解决方案——多样性、公平性和包容性。
• 亚马逊的AI开发由Dia Kwin负责，她是AI行业的资深从业者，被赋予了多个奖项。
• AI可能存在种族偏见，因为它们从英语为主的网络中获取数据，而忽视其他语言和文化的信息。
• AI的回归测试失败和级联故障可能是由代码错误或引入的补丁引起的。
• 如果AI具有种族偏见，我们需要采取措施来纠正和改进AI，以实现多样性、公平性和包容性的目标。

资源：

• LinkedIn - Dia Kwin
• 亚马逊