人工智能的增强需要一个小时

一对研究人员在分析中得出结论，人工智能工程师应该从广泛的社会科学学科中征集思想，以减少他们创作的潜在危害，并更好地服务于整个社会。

“越来越多的证据表明，人工智能会加剧不平等，使歧视永久化，并造成伤害。我们需要包含尽可能广泛的社会科学概念，其中包括已经开发出应对广阔社会世界的方法的学科，这有助于我们了解人工智能如何以及为什么会成为大型，复杂和新兴技术社会系统的一部分，“纽约大学公共知识研究所研究员莫娜·斯隆和城市大学博士候选人伊曼纽尔·莫斯写道。纽约

作者概述了社会科学接近的原因，其许多定性方法可以广泛地提高人工智能的价值，同时避免记录陷阱。研究表明，搜索引擎可能会歧视有色女性，而许多分析师已经提出了关于自动驾驶汽车如何在碰撞情况下作出社会可接受决策的问题(例如，避开人类而不是消防栓)。

Sloane，也是纽约大学Tandon工程学院的兼职教员，Moss承认人工智能工程师目前正在寻求将“价值调整”灌输给机器应该按照他们创造的人类价值观行事的想法，但补充说“它特别难以定义和编码像“人类价值”一样流畅和语境的东西

为了解决这个缺点，作者提供了一个蓝图，通过一系列建议将社会科学纳入人工智能，例如定性社会研究可以帮助理解我们理解社会生活的类别以及用于人工智能的类别。该研究发表在Nature Machine Intelligence杂志上。

“例如，技术人员没有接受过如何理解机器学习中种族类别的培训被复制为一种对社会组织和分层具有现实生活影响的社会建构。但这些问题在社会科学中得到了深入的讨论，这有助于创造社会历史背景，而“斯洛文和莫斯所观察到的......类别'等类别的历史可以被明确表示。

”定性数据 -收集方法可以建立协议来帮助减少偏见。“数据总是反映那些收集的人的偏见和利益。定性研究对数据收集是明确的，而AI中的定量研究实践则不然，“指出。

定性研究通常要求研究人员反思他们的干预如何影响他们进行观察的世界。“定量方法并不要求研究人员或人工智能设计师将自己定位于社交世界。因此，不需要评估谁包含在重要的AI设计决策中，谁不需要，”他们写道。