导读令人担忧的领域之一是，与沉浸在学术界的传统研究不同，关于人工智能的研究论文有一半来自商业研究机构。这是一把双刃剑。一方面，商业研究
令人担忧的领域之一是，与沉浸在学术界的传统研究不同，关于人工智能的研究论文有一半来自商业研究机构。这是一把双刃剑。一方面，商业研究正在推动先进的人工智能在商业中的采用。然而，与学术研究不同，存在商业敏感性的风险，这些 AI 算法和模型中使用的源代码和数据集无法轻易独立审查。
谁能证明算法没有正确识别他们的情况?
电脑说“不”
任何试图清除其信用记录的人都会证明，计算机永远是正确的。即使最终决定最终涉及人为干预，参与决策的人也倾向于服从计算机的响应英国的教育体系围绕阅读、写作和算术而建立，旨在为儿童培养成人所需的基本技能。是否也需要对人工智能有基本的了解?CogX 联合创始人兼人工智能委员会主席 Tabitha Goldstaub, 相信如此，特别是如果公众要从任何即将出台的监管框架中受益。在回答委员会议员的问题时，她说：“作为人工智能技术的消费者，缺失的一个部分是每个孩子离开学校时都掌握了数据和人工智能素养的基础知识。”这很像汽车制造中的规定。普通大众无需了解引擎盖下发生了什么，即可掌握汽车安全。对于 Goldstaub 来说，AI 也需要类似的东西，让非专家可以掌握基本概念，让他们做出明智的决定。