新的调查显示了偏见如何渗透到AI

几周前，掌声团队参加了在加利福尼亚举行的北美AI与大数据博览会。说完刚刚宣布我们新的AI训练和测试解决方案，该事件是一个完美的时间来说明偏见是多么容易渗透的AI算法和大量不同数据集是如何避免这个问题的途径。

我们的假设是，一个全球性且更加多样化的个人群体将产生较少偏见的数据。为了验证这一理论，我们创建了一个简单的单题调查：您最喜欢的咖啡品牌是什么?

两种不同的数据源

我们首先对经过审查的现实世界测试人员的全球社区进行了调查，然后向AI&Big Data Expo的参与者提出了问题，以查看结果之间的比较。我们预计，由于活动参与者主要来自西海岸并从事技术工作，因此展会上的反应会更加一致。另一方面，我们的社区具有普遍性，其成员来自各个背景，性别，种族，工作角色和地区。我们假设他们有更多不同的答案。

尽管我们期望社区提供更多不同的答案，但对于AI与大数据博览会上社区与观众之间的反应有所不同，我们仍然感到惊讶。

从展会现场的结果可以立即看出西海岸的偏见。星巴克是最受欢迎的产品，占总响应的37%，其次是加利福尼亚的连锁店Peet's和Blue Bottle。这三个西海岸品牌占总回应的65.5%，而只有17个品牌至少获得一个回应。

相比较而言，在社区调查中，有87个不同的品牌获得了至少一票。星巴克仍然是最佳选择，但其排名仅次于雀巢，紧随其后的是Lavazza –两家总部位于美国以外的公司。社区调查中排名前10位的公司仅占响应的62.5%。

当您比较这两个图像时，答案的多样性会立即引起注意，因为社区提供了更长的品牌列表和更多的全球品牌。这些结果更准确地代表了全球客户群的咖啡饮用习惯。

我将进一步细分这些结果，并在即将举行的网络研讨会中解释Applause的AI之旅。确保调入以查看全部结果，并了解为什么人为因素对于AI成功仍然至关重要。

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