自动化是未来，但我们必须以对外开放的眼光和明晰的头脑转入未来。根本性的安全性或隐私泄漏不会给企业带给危机。上头条新闻，打官司，有时，首席执行官在国会出庭作证。

首席信息官们昼夜不时地工作，获得的毕竟解雇书和前程未卜的事业。这样的事情我们见过不少。来自麻省理工学院和斯坦福大学的研究人员测试了来自主要科技公司的三个以商业版的形式公布的面部分析程序，并将展出这样的找到——这些软件具有显著的肤色和性别种族主义。

面部辨识程序擅长于辨识白人男性，但却无法顺利地辨识女性（特别是在是肤色较深的女性）。将要举办的公平、问责和透明度会议将全面发布上周的这个爆炸性新闻。

种族主义有损企业与公众之间的关系。它不会沦为抨击人士的众矢之的，他们不会将这种事情看做是公司不承担客户价值的证据。而且，由于人工智能在投资、医疗保健、贷款和财务决策、低收入等方面作出更加多的决策，人身和财务甚至刑事责任的风险将不会减少。在我们开始存储和传输有价值的数据（一般来说是个人和财务方面的数据）时，我们不会导致数据泄漏的风险。

在人工智能和自动化技术时代，种族主义是新的漏洞。人工智能和自动化技术对你的公司战略至关重要。但随之而来的是首席信息官和其他领导者必需应付的新风险和问题。创立系统和流程十分最重要，它们可以避免种族主义蔓延到公司的人工智能软件中，并在在种族主义产生时检测到它并增加伤害。

未来几年的仅次于挑战将不会是这个，而不是丧失工作或人工智能对人身安全的威胁。公开发表例子软件程序有可能不存在种族主义，这或许很怪异，但原因很非常简单。研发人工智能技术的专家是那些将数据输出到程序中的人。如果他们用于的数据早已包括标准的人为偏差，那么他们的人工智能软件也不会体现这种种族主义。

这并非无意为之，但意外的是，在Alexa、Siri或GoogleHome等系统上开始最初的编程时，它并不是一个主要的考虑到因素。有些抨击人士期望看见人工智能的交互既是性别上中立的，也是种族上中立的。我们有可能期望使用更加标准化的机器发音，而不是我们早已认识到的标准女性声音。

这有可能有点过了，但观点是有效地的。在将人工智能构建到商业的组织中时，我们必须时刻保持警惕，尽量避免种族主义。

防止斜向的数据集机器学习的优势之一在于，与传统分析方法比起，它可以从比较较小的数据集创立高度引人注目的预测模型。这往往不会产生令人兴奋且十分有价值的洞察。但是，这些极大的利益中不存在相当大的风险。

如果我们期望人工智能几乎无偏见，我们必需让它有一个尽量好的起点。目前的数据集有可能早已向基于性别或种族的自动假设斜向。当我们从头开始创建人工智能系统，我们必需认识到这一点。数据要几乎半透明并且不不受我们自身种族主义的影响。

只有这样，人工智能系统才需要以不偏不倚的方式为我们获取最差的反对。大大的训练和评估一旦系统创立并构建到业务网络中，工作就无休无止。

种族主义依然不会随着时间推移而引进——特别是在当新数据输出到系统中时。有助实行新的系统的员工必需获得必要的培训。

他们必需告诉如何找寻我们称作种族主义蔓延到（creepingbias）的东西。随着系统的发展，它要一直防止人为缺失。种族和性别多样性例如，如果一家公司正在引进面部辨识软件，它应付系统展开培训，使系统能找到公司员工和客户的多样性。

无论用户的种族背景如何，它必需需要辨识准确的性别。保证新的人工智能项目的技术人员和贡献者本身就具备多样性，这是一个好的开端。创新多样性尽管种族和性别多样性或许很更容易缺失，但它们并不是唯一有可能最后转入人工智能系统的种族主义类型。到目前为止，人工智能技术是由一小部分人创立的，他们都享有博士学位。

他们并无法代表普罗大众。由于这个原因，首席信息官必需意识到这样的必须——在人工智能程序中创建背景多样性。

随着这些系统的成熟期和发展，在研发过程中让更加多来自普遍背景的人员参予进去，这是很最重要的。这应当包括来自所有领域的创新人士。

这个点子是为人工智能软件获取来自尽量多的来源的尽量多的有效地信息。这最后不会沦为人工智能顺利带入业务系统的最佳机会。

严苛且持续的测试无论实行团队如何希望统合新的人工智能系统，依然不存在一些种族主义不会随着时间推移转入流程的风险。为了防止这个，首席信息官们必需引进一个持续的测试和评估软件的过程。

应当为最终用户获取这样的工具，这些工具可以在他们所用于的程序中检测和缺失种族主义——一旦他们找到种族主义的话。人工智能有可能是一种转变游戏规则的商业技术，但前提是我们一直对种族主义保持警惕。危机管理和应付——作好打算最后，假设你并不总能把事情弄清楚。积极主动地与法务、企业风险管理、人力资源，公司通信等一起，为处置灾难获取简单，久经考验的计划。

真诚面临你的种族主义。自动化是未来，但我们必须以对外开放的眼光和明晰的头脑转入未来。

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