跳到主要内容

第 5 周，共 6 周 · 2.5-3 小时

公平、隐私与可信的信息

审视人工智能是否存在偏见，保护人们的数据，并核查你看到的内容是否值得信任。

核心问题：我们怎么判断一个人工智能系统是否公平、是否尊重隐私，以及它给出的信息是否可信？

这一周结束时

  • 说明偏见如何来自不均衡的代表性，并读懂分组结果来发现它。
  • 给隐私、个人数据和知情同意下定义，并把数据最小化应用到某个功能上。
  • 利用原始出处、上下文和独立确认来核实内容。
  • 说明为什么人工智能的重要决定需要人的监督和申诉权。

正在加载你的进度…

  1. 审视一个数据集是否公平了解不均衡的样例如何造成偏见，读懂分组结果，看清一个系统对谁管用，并审视一个数据集是否公平。
  2. 保护隐私，最小化数据弄清什么算个人数据、知情同意为什么重要，以及数据最小化如何在少收集得多的情况下，仍让一个人工智能功能照常运转。
  3. 调查人工智能内容，并做出一个伦理决定学会通过找到原始出处、核对上下文、独立确认，来核实人工智能生成的内容和网上的内容，然后在人的监督和申诉权之下做出一个伦理决定。