Siri|如果Siri也是养成类游戏，该如何避免它成为种族主义者？( 二 ) 中薪|高薪|养成类游戏|种族主

当然，在不断更新数据，增加数据多样性的同时，也需要注意保护个人的隐私，需要在不违反法律、不侵害用户权利的原则下，进行数据的补充与完善。
其次，在输入原始数据前，需要对其进行预处理，包括对数据的清理和相关属性的隐藏。例如上述招聘网站的推荐系统，隐藏性别属性，强调职业中所需要的技能与经历，这样便可以减缓与避免性别在职业分工中占据过大比重。
最后，在搭建模型的过程中，需要有明确的目标，避免使用过于抽象化的概念来进行预测，并且准对不同的主体，需要有不同的参考标准。
例如一家银行在考虑是否为申请者提供贷款时，往往会考虑他的盈利能力、信誉度、还贷能力等，但这些都属于较为抽象的名词，无法用具体的数据来展示，研究者认为可以用信用卡的消费金额、消费次数、还贷时间等具体指标来进行衡量。
并且，报告还特别提醒，即使是具体化的指标也不一定适用所有人群，例如，信用卡的数据便无法用于第一次贷款的年轻人，因为他们此前可能没有使用信用卡的记录。
AI能够带来更好的决策，但如果无法彻底理解与解决算法偏见，它对于人们来说是空洞的，研究员Edward Santow认为，只有严谨的程式设计、无数次的测试、与实时的监测，才可以最大程度地避免人工智能犯下错误。
综合：南都人工智能伦理课题组研究员连俊翔冯群星