决策者和监管机构将需要引入新的流程和政策 ， 以恰当地评估AI技术的使用方式、用途和过程中是否会出现意外后果 。 班尼特指出了AI算法中数据使用的新问题需要考虑 ， 包括如何检测敏感数据字段并匿名化它们 ， 同时保留数据集的重要特性？我们能在短期内训练合成数据作为替代品吗？在创建算法时 ， 我们需要问自己一个问题：我们需要哪些字段来提供我们想要的结果？此外 ， 我们应该创建哪些参数来定义模型中的“公平” ， 这意味着是否会区别对待两个个体？如果是这样 ， 原因是什么？我们如何在我们的系统中持续监控这一点？
AI寒冬？也许是AI走向更美好未来的良机
AI已经走了很长的路 ， 但还需要更多的时间来成熟 。 在一个自动化程度和认知计算能力不断提高的世界里 ， 即将到来的AI寒冬也为企业提供了必要的时间 ， 让它们来决定如何将AI融入企业中 ， 以及如何利用AI解决面临的问题 。 AI面临问题需要在政策、治理以及对个人和社会的影响方面加以解决 。
在下一次工业革命中 ， AI的影响要大得多 ， 因为它的无处不在将在我们的生活中变得更加微妙 。 杰夫?辛顿(Geoff Hinton)、李飞飞(Fei Fei Lee)和吴恩达(Andrew Ng)等AI领域的领军人物 ， 都在呼吁重启AI ， 因为深度学习尚未被证明具有可扩展性 。 AI的前景并没有减弱 ， 相反 ， 人们对其真正到来的期望被进一步推高 ， 也许还需要5到10年 。
我们有时间在深度学习、其他AI方法以及有效从数据中提取价值的过程中研究这些问题 。 这种商业准备、监管、教育和研究过程的完成对于加快商业和消费者的步伐 ， 确保一个适当约束技术的监管体系到位 ， 以及让人类在更长时间内掌控科技的监管体系来说都是非常必要的 。
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