研究发现，人工智能不只学了人类好的部分，也学了种族与性别歧视等坏的部分，IBM实验室现在开源了AI△Fairness△360（AIF360）工具包，用来减轻人工智能的学习偏差。
机器学习逐渐可以代替人们做出高风险的决策，IBM提到，虽然机器学习的本质就是一种统计歧视（Statistical△Discrimination）的形式，但是当部分拥有特权的群体处于系统优势的时候，歧视会变得令人反感。机器学习的训练资料，无论是采样不足或是过度采样，甚至标签存在偏差，最终都会造成不良的模型。
IBM着手修正人工智能可能存在的偏差问题，现在对外开源AIF360专案，这是一个Python软件套件，由广泛的演算法平等研究社交开发，内含有9种不同的演算法，开发者能以类似Scikit-learn函式库的范式，呼叫使用这些演算法。AIF360不仅仅是提供人工智能模型的偏差指标，更是提供减轻偏差的方法，并专注于可用性与软件工程改良上。
AIF360内建3个范例，领域包括信用评分、预测医疗支出以及以性别分类脸部图片。IBM表示，虽然他们过去已经在健康保险领域上，与许多客户合作多年，针对特定人群量身订做保险方案，但是就从未加入演算法评等研究。而这个结果离真正公平的结果是有一段差距的。
AIF360能以互动式的体验，引导使用者了解套件的概念以及功能，开发者可能会在一开始对于不同案例使用的指标或是演算法产生困惑，AIF360则会提供参考资料作为引导。IBM期望，通过这个开源专案可以凝聚相关研究人员，并把研究成果转换成各产业可以使用的解决方案。
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