人工智能已经深入我们生活中-实时交通应用，网上商店的购物推荐，银行的欺诈检测通知，甚至医疗诊断测试。但人工智能具有更深远影响的潜力，其中很多我们甚至无法预测。
然而，批评者担心，如果没有制定规章制度，就会导致各种各样的隐患。有的人担心经济崩溃，包括机器人和算法系统变得更加智能所带来的失业。有的人担心隐私和安全问题。还有一些人担心算法可能会歧视女性和少数民族。
由于这样的恐惧，有学者坚持我们需要一个新的“联邦机器人委员会”来指导AI的发展。美国国会最近提出的一项法案提出“联邦人工智能发展与实施咨询委员会”就是这样做的。
对歧视的关切值得深思。自从2016年ProPublica研究发表以来，关于机器学习和AI可能产生的潜在偏见的讨论已经有很多。最近的研究已经提出，人们担心由于使用历史的数据，人工授精可能会带有种族或性别偏见。
人工智能并不完美，因为它是由不完美的个人创造的，所以它们可以学习我们的坏习惯。因此，包括AI系统在内的技术往往可以反映出他们的创造者的主观色彩。但是AI能否帮助我们识别这些偏见呢？
机器和算法可以提供更加客观的标准来发现真实的词语偏见和歧视，并且削弱它的影响。因此，人工智能可以成为走向更加公平和包容的社会的有用工具。
研究人员已经在努力纠正各种创新工具中潜在的算法偏差，从生物扫描仪到量刑算法。如果保持下来发展和创新，研究人员和企业家将能够比我们能够“重新规划”个人或社会的偏见更容易地克服这样的编程问题。
例如，2016年美国律师协会年会上提出的研究显示，准陪审员更有可能记得一名名叫泰隆的被告的负面信息。这些研究中没有一个人直接表示偏爱某一个种族，而是他们的行为表明他们在潜意识里以某种信念行事，并可能引起正义的悲剧。
正如R街研究所分析师Caleb Watney所写的，这些错误是悲剧，无论它们涉及人为偏差还是“算法偏差”。人工智能可以帮助解决这个问题，通过消除我们的一些无意识的偏好和编目这些偏见以开始对话。
例如，AI为广泛的决策提供了一个更客观的起点，包括预审发布和计算保险费用。由于潜在错误的严重后果，人们可能需要对重要的人工智能决策（例如法律系统或就业方面的决策）进行审查，以防止有偏见的算法。
依靠一个没有偏见的（或者至少偏向偏好的）AI，也会为面临歧视的个人提供支持，表明一个更客观的措施会产生不同的结果。确定导致算法结论的因素要比精确确定个人的精神想法更容易。
科技领域的一些人，包括Elon Musk等创新人士，都表示担心人工智能正在快速发展，以至于我们无法控制 - 但最近Mercatus中心的一篇论文指出，这样的问题可以追溯到50多年前，更多地基于反乌托邦科幻小说现实。因此，政策制定者在介入这样一个迅速发展的新部门时应该小心谨慎。
同样，开源软件等解决方案可以提高决策过程中“黑匣子”的透明度，并允许创新者和企业家识别和批评彼此的过程中的潜在偏见。这样的批评可能会导致更好的结果和没有政府干预的重要辩论。
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