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Diversity
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AI将浮世绘艺术标记为不当，引发强烈反对和NFT争议
一个旨在进行历史伦理评估的AI系统，因缺乏多样性和“凝视的剥削”而将东京的浮世绘艺术品标记为不当。该AI建议完全移除这些杰作，引发了公众的强烈反对。当一家博物馆试图通过制作AI道歉的NFT来平息事态时，局势进一步升级，公众舆论更加愤怒。
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人工智能因数据偏见而难以体现多样性和包容性
人工智能系统由于训练数据中固有的偏见，难以准确地代表多样性和包容性。这一局限性源于数据未能充分捕捉人类多样性的复杂性，导致代表性出现偏差或不完整。解决这一问题需要有意识地努力将更多样化和更具代表性的数据集纳入人工智能开发中。
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人工智能偏见挑战多元化、公平和包容性工作
人工智能偏见对致力于多元化、公平和包容性的领导者构成了重大障碍。这种偏见不仅存在于人工智能工具本身，而且还嵌入在整个开发生命周期中。布鲁金斯学会技术创新中心高级研究员Nicol Turner Lee强调了这些担忧。
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新架构通过统计门控改进 SFT 数据采购
研究人员开发了 SFGATE，这是一种以统计为先的门控架构，旨在改进监督微调 (SFT) 数据的采购。该系统将数据获取视为一个成本感知路由问题，跨多样性、效用和冗余评估语料库。SFGATE 以低单位成本实现了 0.90 的准确率和 0.83 的 F1 分数，优于始终验证数据的基线。该系统还包括一个用于模糊案例的裁决辩论机制，揭示了朴素 LLM 裁判的偏见。