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新冠期间，以人工智能为技能根本的系统表现出了点儿问题。
病毒都能传染人工智能了嘛？当然不是，被影响到的是人类。
没有了人工参与，人工智能和机器学习系统都不能良好运转了。

人工智能听起来彷佛离我们很远，但实在每个人生活中都体验过它。
从Netflix的定制化推举到Spotify的个性化播放歌单，再到像Alexa一样可以管理购物清单和运用的语音助手。
这些例子都能解释集成人工智能系统是如何进入人类生活的。

从商业的角度看，很多公司都会在人工智能和机器学习方面大量投资。
不管是主要商业过程的自动化，建立多渠道的供应链；还是将谈天机器人授权给顾客联结团队，以人工智能为根本的系统都能大大降落了人工劳动以及企业本钱，以得到更高收益率。

看似百毒不侵的AI，却被创造了也有弱点？来自麻省理工学院的作者威尔·道格拉斯近期在文章中提出：在新冠病毒疫情期间，以人工智能为技能根本的系统表现欠佳。
病毒不是直接影响人工智能，而是影响了人类。

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如果常常用机器学习算法来管理存货、客户支持及其他功能，系统可能会被演习得很好，在无人参与的情形下也能高效运转。
但这种说法只能说是部分精确，由于人们并未根据疫情涌现的“新常态”来演习机器学习算法。

疫情已经彻底改变了天下，包括供给和需求的模式和一样平常买方行为。
在几天韶光内，厕纸、口罩、手部消毒液成了亚马逊上环球搜索频率最高的产品，而手机充电器和乐高这些长久以来爆红产品的人气却大大降落了。

这些惊人的变革都影响了人工智能，很多基于常规行为演习出的机器学习模型溘然面临大量的偏差，就无法正常事情了。

疫情前值得关注的人工智能失落败案例

人工智能运用在过去的几年内的优化十分显著。
然而，当机器由于一个或某些缘故原由无法正常事情时就会涌现问题。
比如，本应治愈癌症的IBM“沃森肿瘤学”却成了荒谬的产品。

有人创造这个产品给出错误的诊疗建议，这有可能会恶化病人的病情，接着它就被停滞利用了。
人们这才创造，沃森是基于少数“人造癌症病例”被演习出来的，而不是基于真实的病人数据。
纵然是建议，也该当基于一些癌症专家的专业知识，而不是任何书面指南和证据。

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另一个案例是亚马逊的招聘引擎倾向白人男性。
这个模型是基于十年间投递到亚马逊的简历演习出来的，并且以现在的工程师为基准。
根本上来说，这个演习后的模型在招聘中倾向男性。
据熟习此问题的人宣布，系统会不公正地对待含“女性的”这个词的简历，并且还会给来自两所女子大学的简历降分。

回到当前疫情，以卖消毒剂的公司为例，零售商依赖自动存货管理系统预测出的互助公司（预测算法根据用户行为天生）不再与疫情期间的实际需求相匹配，这会导致严重的供需不平问题。

实际上，当全天下的供应链受到影响,各家公司面对新的需求情形时，人们该当重新考虑利用在发卖和开支预算中的人工智能模型了。
由于当前的经济和社会情形催生了“新常态”，曾经导入到机器学习模型的数据和假设不仅不再适用，而且还可能导致严重的缺点。

人工参与对人工智能的成功至关主要

机器学习系统的质量仅取决于用于演习它的数据的质量，这意味着当今的黑天鹅事宜引发了人们去重新想象导入到人工智能——机器学习系统里的演习凑集。
很多专家认为，演习人工智能不能仅基于单一的最坏情形能，还应基于人类历史上的迁移转变性事宜，比如上世纪30年代的大冷落、2007-2008年的金融危急，还有当前的疫情。

人类的监管可以很大程度上占领人工智能的短板。
这几个月来，人们对康健的关注变得更多了，再加上社交媒体上关于疫情不断的真假传闻。
很多人不能辨别***的真假，这会在现实天下里造成严重的后果。

所有人只知道控诉脸书的算法推送假***来影响美国大选，事实上，人类的监管可以制止假***的传播，可以通过读者点击***来源，辨别故事真假，曝光假***，从而阻挡其传播。

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本日，人类只管试图让人工智能模拟人类，但还是无法让人工智能在无人监测的情下独自运行。
机器究竟只是机器，它们并不受道德和社会标准的约束。

好的情形下，人工智能基于演习它的良好数据而表现良好；反之，人工智能也能反响偏见、思考过程、或创造者的道德标准。
为了战胜这些问题，用不同的数据凑集演习人工智能，并且加入人工检测，是很有必要的。
未来之路还有良久很长。

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