什麼是 偏見?

由於資料、假設或建模選擇的偏差而導致模型輸出的系統性不公平。

非常大且複雜的資料集，需要可擴展的儲存和處理技術。

當訓練資料中存在基準測試範例或相近變體時，會誇大報告的效能。

該領域專注於減少人工智慧系統中的有害行為、故障和誤用風險。

人工智慧系統的邏輯、資料來源和限制的記錄和理解有多清晰。

建構執行需要模式識別、推理、語言或決策的任務的系統的廣泛領域。