他们了解大多数其他人都不清楚的技术的来龙去脉！ 许多...

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智能和机器学习工具 都以黑匣子的形式出售，最终用户不需要知道“香肠是如何制作的”就能得到答案。数据专业人员至少部分地知道“香肠是如何制作的”，即使他们没有接受过完全评估决策的道德培训，他们也可以向接受过培训的人解释其功能和结果。 对于机器学习从业者来说，与伦理学家或其他学科的专家合作有多重要？ William Tracy： 这直接源于上面的问题。如果机器学习从业者不具备道德背景，那么与专家合作是学习道德并确保做出正确决策的好方法。 除了偏见之外，您预计未来十年机器学习和人工智能还会出现哪些新的道德挑战？ 威廉·特雷西： 有很多！简要列出了一些问题：版权和知识产权、剽窃、境外“洗钱”、某些创作的市场负担过重以及创作的质量。 以上都是机器学习模型和人工智能助手的实际例子，其中许多正在发生。然而，还有另一个大问题，它触及机器学习和人工智能之间差异的核心。

请记住，机器学习模型的结果并不由内部“智能”驱动——它只是数学。智能部分落在用户身上。然而，随着模型变得越来越复杂，有可能使用机器学习创建更复杂的系统，以及将机器学习模型嵌套在一起的系统，以便它们相互借鉴。我们必须始终检 BTC 号码数据 查这些系统在真正智能的规模上处于什么位置。 我们还没有成功制造出一台能够像人类一样做出明智决策和自我指导的机器，即真正的人工智能。如果这种情况发生（我个人认为，如果确实发生，还需要 50 到 100 年的时间），那么我们必须考虑一套完全不同的道德问题。如果我们使用自我意识系统来执行任务，我们现在必须问它是否值得像人类一样对待，以及我们是否可以将它用于这样的任务。



将道德设计纳入 CareerFoundry 的 ML 专业课程 您能否分享一个现实世界的例子，其中机器学习中的道德考虑对项目的结果产生了重大影响？ William Tracy： 2023 年 8 月的一项法院裁决称，我创作的艺术不能在美国获得版权。这对于任何计划将人德挑战的准备？ William Tracy： 机器学习专业课程专门设计用于鼓励学生思考他们正在从事的项目的道德规范。 整个课程都致力于道德规范，并且在最终项目中必须考虑道德规范才能取得这两项成就。