AI正学会所有偏见！精华与糟粕通吃，算法偏见更难辨认也更持久( 二 )
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10 月 25 日 ， 谷歌宣布利用 BERT 来优化搜索引擎 ， 已经使英语搜索结果的匹配度提高了 10% 左右 。 未来 ， 谷歌还会推出学习其他语言和国家的算法 。
\nBERT 是谷歌在 2018 年开发的一种基于神经网络的 NLP 技术 ， 它能一次接收整句话 ， 而非从左至右（或相反）逐字接收 。 这使得如果有人要搜“在没有路缘的山坡停车” ， BERT 能认出“不要” ， 从而给出正确的搜索结果 。 而传统搜索引起只会关注“路缘”和“山坡” ， 给出与搜索意图相反的结果 。
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图 | BERT 能更好识别“在没有路缘的山坡停车”句子里的“没有”一词 ， 从而理解人类意图（来源：https://blog.google）
\n让人们担忧的是 ， BERT 的学习材料正来自数字化书籍和新闻文章 。 在 BERT 学会一切之前 ， 人们没有时间来清理其中根深蒂固的偏见 。 而这些偏见一旦被算法吸收 ， 将更难辨认 ， 也更难清除 。
\n“形象一下在 AI 世界长大的孩子 。 他们在谷歌搜索 CEO 照片 ， 冒出的大部分是男性 。 他们又搜索个人助手 ， 大部分是女性 。 ”Kriti Sharma 在一次 TED 相关演讲中说 。 卡耐基梅隆大学的计算机科学家已研究证实 ， BERT 倾向于将程序员与男性联系起来 。
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