告称85% 的消费者表示

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组织在使用人工智能时考虑道德因素非常重要，那么企业如何才能尽可能快速、有效地进行道德教育？ William Tracy：关于生成式人工智能，要记住的最重要的一点是它背后没有“智能”。这是一个数学公式，更好的名称是机器学习。 然而，伦理是一套人类道德规则，其中一些在范围上是主观的。对一个人、公司或国家来说可能违反道德的行为，对另一个人、公司或国家来说可能不会。 使用人工智能时，生成的答案是从许多其他示例创建的，有时在托管数据集中，有时在互联网上自由收集。那么你怎么知道你正在使用谁的道德规范呢？ 人工智能经常被当作一个“黑匣子”来出售，它可以用明显的魔法为你的问题提供解决方案。相反，对于公司来说，最重要的是了解人工智能使用。

的数据来自哪里，即使没有专门监管这些数据。 最后，任何在没有人类智能支持的情况下生成的答案都必须由人类进行检查，以确定它是否遵循该组织使用的道德规范。 数据中的道德考虑 您能描述一下您在工作中遇到道德困境的经历吗？ William Tracy： 在 Caterpillar 工作期间 购买电话号码列表 ，公司要求员工避免被认为违背了自己的道德规范。有一天，我受邀在一个大型建筑会议上会见一位代表。在见到他们时，我得到了一袋“礼物”，就像他们桌上免费提供的一样。现在，就其本身而言，这不会是一个道德问题。 然而，当离开大会时，我终于查看了包里，发现里面还有一个非常漂亮的领带别针。如果我没有离开大会，我就会退回礼物，这可能会被我的公司视为贿赂。另一家公司可能不这么认为，具体取决于其国家的一。



般道德准则。 幸运的是，我们最终没有在最终的供应商阵容中考虑该公司，这使得我无需考虑他们的礼物是否会影响我的意见。 CareerFoundry 机器学习专业 道德考虑如何影响 CareerFoundry 的 ML 专业课程的设计？ William Tracy： 在编写 CareerFoundry 的 ML 规范课程时，道德规范是主要影响因素之一。机器学习是一门不断发展的学科，特别是在过去的 4-5 年里，它已经进入了一个新的增长和突破界限的时期。这就是为什么了解它如此重要，因为它影响着我们每天接触的越来越多的系统。 这也意味着在使用机器学习和生成人工智能时没有完全实现的道德准则可供参考。有时，要知道一项新发明何时有可能对其影响的人造成真正的问题并不容易。当学生尝试机器学习等新技术时，思考该技术可能。