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五读您需要进行williamhill中文欢迎您道德和值得信赖的

有人让您知道算法和数据驱动机器学习的数据 - 和人工智能（williamhill中文欢迎您）更广泛 - 有可能重复过去的偏见吗？

您是否被告知如何亚马逊停止使用其williamhill中文欢迎您招聘工具因为它显示出对女性的偏见，因为培训数据看了过去的成功？

尽管williamhill中文欢迎您，亚马逊和其他科技公司的偏见仍然从开发基于williamhill中文欢迎您的解决方案中受益。所有企业也应如此。

以下五个建议的阅读旨在提高对可信赖的williamhill中文欢迎您主题的认识，研究原理，然后研究一些应用示例，并提醒您，应将基于williamhill中文欢迎您的工具的道德优点与基于非williamhill中文欢迎您的状态进行比较。

Anna Jobin，Marcello Ienca和Effy Vayena。自然机器智能2019.

没有单一的道德要求，技术标准或最佳实践可以实现道德和值得信赖的williamhill中文欢迎您。

Jobin和她的同事在他们的文章中讨论了围绕五个道德原则的全球融合：透明，正义和公平，非遗憾，责任和隐私。

通过这样做，作者设法使读者熟悉williamhill中文欢迎您的广泛道德问题以及对道德要求的不同解释。

组织可能想要应用特定准则以及演示如何 他们应用道德原则。

开发值得信赖的williamhill中文欢迎您并在整个项目的生命周期中展示适当的实施策略，我建议按照一组特定的准则，例如欧盟可信赖williamhill中文欢迎您的道德准则.

根据准则，可信赖的williamhill中文欢迎您应该是：合法，道德和健壮。具体来说，欧盟指南建议williamhill中文欢迎您系统应满足以值得信赖的七个关键要求。

帮助组织验证欧盟提供的每个关键要求的应用详细的评估清单可以在这里找到，而顾问麦肯锡拥有书面分析对企业的影响。

Jobin，Iens和Vayena的论文将其五个广泛领域与欧盟指南进行了比较。请注意，由于williamhill中文欢迎您是一个相对较新的领域，因此指南不是尚未强制性欧盟法规，与一般数据保护法规（GDPR）不同。

iyad Rahwan等人。自然2019.

明确的指南往往会给人以易于遵循的“ tick列表”的印象，但是，对于williamhill中文欢迎您伦理而言，这远非如此。

本文说明了与williamhill中文欢迎您伦理有关的一些多方面问题。作者解释说，例如，数据中的缺陷如何显着影响结果。

他们还讨论了一方面的源代码和培训数据如何经常与开发人员专有，因此对用户隐藏了，而另一方面，开源编程算法可能太复杂且难以解释。

另外，基于特定williamhill中文欢迎您的工具的算法可能非常简单，但是，如果用户需要它们来做出足够的判断。

由Isabel Fischer，Clwilliamhill中文欢迎您re Beswick和Sue Newell。信息技术杂志教学案例2021.

不同，机器行为提供了多种示例，这是一个单一的williamhill中文欢迎您案例，说明了在商业决策的背景下必须看到道德考虑。

在这种情况下为Rho williamhill中文欢迎您（一种规模），旨在开发一种投资工具，该工具使用机器学习和自然语言处理来衡量组织的环境，社会和治理（ESG）表现。

提醒您，即使具有道德目的并试图做好事业，也需要考虑创业，扩大规模以及大型组织的财务限制和潜在的权衡，以开发可持续的商业模式，除了可信赖的williamhill中文欢迎您外。该案例还提醒读者需要强大的数据作为强大算法的先决条件。

Jennifer Clemente。IBM 2020.

本文是研究人员声称使用williamhill中文欢迎您减少偏见以改善医疗保健结果的众多例子之一。

但是，这不是对发现的认可。在前四篇文章中讨论了有关值得信赖的williamhill中文欢迎您的一些担忧，重要的是要提醒读者，非williamhill中文欢迎您-williamhill中文欢迎您的挑战也存在道德挑战。

williamhill中文欢迎您解决方案可能有局限性，但是williamhill中文欢迎您提案 - 尤其是人类的监督和“人类在循环williamhill中文欢迎您”中 - 可能比状态更具道德和有效。

Isabel Fischer是信息系统管理的副教授（读者），并教授数字化转型执行MBA和执行MBA（伦敦）。她还在数字营销技术和管理上讲授信息系统与数字创新的MSC管理和suiteMSC业务课程。

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