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人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)、信息壟斷和算法偏見與信息操控等幾個(gè)憂慮的介紹與分析

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  數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)

  人工智能時(shí)代,無論是個(gè)性化新

  聞推薦,還是“機(jī)器人寫作”,他們

  都是一種基于大數(shù)據(jù)的新聞生產(chǎn),這

  也是新聞業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的主動(dòng)探索。

  大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于四個(gè) V,即 Volume

 ?。w量大)、Velocity(速度快)、Va

  riety(種類多)、Value(價(jià)值密度低)。

  大數(shù)據(jù)的浪潮不可逆轉(zhuǎn),然而在人工

  智能時(shí)代,數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大。

  根本原因,在于數(shù)據(jù)源的不確定

  性。數(shù)據(jù)的提供者可以是政府機(jī)構(gòu)、

  專業(yè)組織,也可以是社會(huì)個(gè)人,不同

  的信源,在提供數(shù)據(jù)時(shí)有著不同的動(dòng)

  機(jī)、精準(zhǔn)度、專業(yè)度等因素的差異。

  這里面無法剔除數(shù)據(jù)造假、數(shù)據(jù)操縱

  等信息噪音。AI 時(shí)代,數(shù)據(jù)的體量大

  幅度增長(zhǎng),然而巨量數(shù)據(jù)的背后是價(jià)

  值密度的稀釋。計(jì)算機(jī)學(xué)者指出,目

  前的人工智能還達(dá)不到在短時(shí)間內(nèi)高

  效提取有價(jià)值的信息,有太多噪音和

  熵影響精準(zhǔn)度,呈現(xiàn)虛假關(guān)系的風(fēng)險(xiǎn)

  也隨之增大。2016 年美國(guó)大選,NBC

  和華爾街日?qǐng)?bào)等機(jī)構(gòu)的民調(diào)失敗就是

  最直接的案例。AI 時(shí)代數(shù)據(jù)爆炸,數(shù)

  據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)更令人擔(dān)憂,人工智能

  的任何一款產(chǎn)品都可以充當(dāng)社會(huì)傳感

  器,可以進(jìn)行個(gè)人數(shù)據(jù)的采集與監(jiān)視,

  這些數(shù)據(jù)一旦泄露,其問題處理起來

  可能比 2013 年的“棱鏡門”事件還

  要棘手。

  信息壟斷

  互聯(lián)網(wǎng)的基本精神之一就是信息

  開放,但就現(xiàn)實(shí)而言,信息往往集中

  在幾個(gè)政府以及大公司手中,而人工

  智能技術(shù)目前也集中在這些公司與組

  織。信息開放可以讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來,

  在社會(huì)的各個(gè)層面實(shí)現(xiàn)更大的價(jià)值,

  然而無論是國(guó)外的微軟、谷歌,還是

  國(guó)內(nèi)的百度、騰訊和網(wǎng)易,在人工智

  能的“利益爭(zhēng)奪戰(zhàn)”中都各自為陣,

  基于各自用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)采集分析,信

  息壁壘使數(shù)據(jù)缺乏多樣化,許多有價(jià)

  值的層面例如重疊用戶的分析,無法

  有效進(jìn)行。

  行業(yè)寡頭對(duì)于信息的壟斷不局限

  于數(shù)據(jù)層面,還包括數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的

  壟斷。這里的團(tuán)隊(duì),是指能夠跨部門

  融合的、跨領(lǐng)域合作的數(shù)據(jù)生產(chǎn)與分

  析團(tuán)隊(duì)。弱人工智能階段,數(shù)據(jù)分析

  需要“專家系統(tǒng)”的參與,比如現(xiàn)階

  段的個(gè)性信息推送以及機(jī)器人寫作,

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