城市如何利用公正的人工智能算法部署领先技术

如今，我们生活的几乎每个方面都涉及到在线网络的某些部分。 虽然这确实改善了生活本身的许多领域，例如我们如何使用可以随时向我们提供信息的手持设备行走，但它也带来了一定的风险。

例如，这些风险超出了传统的黑客攻击和银行账户数据泄露的范围。 更重要的是，我在这里指的是，我们今天生活的很多部分都受到人工智能 (AI) 使用的算法的影响。 我们假设这种人工智能本质上利用了符合我们最大利益的算法。 然而，当错误类型的偏差进入这些算法时会发生什么？ 这会如何影响某些结果？

当有偏见的算法渗透到人工智能系统时会发生什么？

举另一个例子，关于 YouTube，人工智能算法推荐了近 70% 的视频，而在 Instagram 和 TikTok 等社交媒体平台上，这一比例甚至更高。 尽管这些人工智能算法可以帮助用户找到他们感兴趣的内容，但它们引发了严重的隐私问题，并且越来越多的证据表明，人们在网上消费的一些推荐内容甚至由于错误信息或可能包含某种观点而变得危险。旨在潜意识地影响一个人的政治思想或信仰。

创建全面、适应性强的人工智能是一项具有挑战性的技术和社会努力，但却是最重要的之一。

人工智能如何对社会规范和在线使用模式产生负面影响，同时也关注该技术的积极影响，这是可以理解的。 在线资源对我们的社会有着重大影响，在线算法中的偏见会无意中助长不公正，塑造人们的信仰，传播虚假信息，并助长不同群体之间的冲突。

这就是“糟糕的人工智能”可能产生真正重大后果的地方，因为它与不想要的和/或不公平的偏见有关。

有偏见的人工智能如何对交通路口产生不利影响

以交通路口为例，这是一个更现实的例子。 由于新的人工智能技术在全国各地市场的部署，交通信号灯的漫长等待已经成为过去。 这些交通优先解决方案利用实时交通数据并调整灯光以适应不断变化的交通模式，保持交通畅通并减少拥堵。

该系统使用 深入学习，程序会了解自己何时表现不佳，并尝试不同的行动方案，或者在取得进展时继续改进。

听起来是个好主意，对吧？ 如果随着时间的推移，嵌入交通传感器技术的人工智能算法开始优先考虑更昂贵的车辆，而这些算法是基于有偏见的算法，旨在认识到驾驶某种类型车辆的人应该优先于其他人，会发生什么？

这就是“糟糕的人工智能”可能对我们生活中非常重要的部分产生不利影响的地方。

让我们以这些人工智能驱动的交通优先系统为例，它们是更大的智能交通系统（ITS）的一部分，该系统利用了互联车辆技术的力量。 ITS 系统的好坏取决于它们所运行的基于云的数据共享平台，而且并非所有系统都是平等创建的。

消除人工智能算法中的偏差

这些数据共享平台已被证明非常有效，但前提是监管交通系统的城市和直辖市允许它们开放适当的数据共享，并且不允许有偏见的算法参与。 不幸的是，许多城市仍然与硬件和设备提供商签订合同，这些提供商声称在“开放架构”下运行，但不愿意在开放数据平台下工作，并且这些城市严重限制了自己基于云的平台可以实现的真正可能性。提供。

基于云的交通优先级系统会考虑系统的全局情况，并使用公正的以数据为中心的机器学习来预测在适当的时间为交通车辆提供绿灯的最佳时间。它最大限度地减少了对交叉路线的干扰，同时最大限度地提高了连续行驶的可能性。更重要的是，基于云的平台可以确保城市利用不断更新的系统来最大限度地发挥交通潜力，而不会受到不需要的来源的影响。

随着这项技术的现成，城市、开发商和市政当局拥有了他们所需的技术，可以适当加速智能交通网络的建设，从而公平、公正地惠及该地区的每个人。

城市等地区 圣何塞现在正在利用人工智能的优势 改善向居民提供的服务。 随着该市越来越多地使用人工智能工具，确保这些人工智能系统有效且值得信赖比以往任何时候都更加重要。 通过审查其工具中使用的算法，数字隐私办公室 (DPO) 确保纽约市人工智能驱动的技术采购准确执行、最大限度地减少偏见且可靠。 当城市部门希望采购人工智能工具时，DPO 会遵循特定的审查流程来评估任何人工智能系统的好处和风险。

对于这个特定地区，我们很自豪能够与谷歌这样的公司一起，成为少数获得批准参与全市技术部署的人工智能供应商之一，因为算法是公正的。 随着更多人工智能技术的不断开发，确保它们的构建没有任何公正的算法，以真正公平、公正地使用当地市政服务，这一点尤为重要。