伪人工智能偏见
人工智能
2023-01-03 v2 计算机与社会
机器学习
摘要
伪人工智能偏见（PAIB）在文献中广泛传播，这可能导致社会中不必要的 AI 恐惧，加剧在获取和共享 AI 应用益处方面长期存在的不平等与差异，并浪费投入 AI 研究的社会资本。本研究系统回顾文献，提出因以下原因识别出的三类 PAIB：a) 误解，b) 伪机械偏见，c) 过度期望。我们讨论了 PAIB 的后果与解决方案，包括为 AI 应用用户认证以缓解 AI 恐惧、为 AI 应用提供定制化用户指导，以及开发系统性方法来监测偏见。我们得出结论：由于误解、伪机械偏见以及对算法预测的过度期望导致的 PAIB 对社会有害。
引用
@article{arxiv.2210.08141,
title = {Pseudo AI Bias},
author = {Xiaoming Zhai and Joseph Krajcik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08141},
year = {2023}
}