有太多的AI都充满了歧视与偏见。

比如，亚马逊招聘AI歧视女性；谷歌的推荐系统偏向于给女性推送低薪广告等等。

针对这些现象，很多人都发表了愤慨，但鲜有人采取行动去消除这些偏见。

但谷歌不一样，作为一个曾经拿着“Don’t be evil”当口号的企业，最近放出了一个课程：机器学习公平自学训练模块，目的就是让更多的人了解偏见，评估偏见，从而减少偏见。

课程大概有60分钟，已经作为谷歌机器学习速成课程（MLCC）的一部分公开发布了。

关于课程

根据官方介绍，认认真真完成这部分课程的同学，将会得到以下的能力：

• 可以通过数据，在机器学习模型中将不同类型的人类偏见表现出来
• 在训练模型之前，识别数据中存在潜在人类偏见的区域
• 掌握一种评估模型的方法，不仅只评估模型整体性能，还能评估模型的偏见

整个课程主要有六部分组成，分别是：

1、视频讲座。课程形式：视频。讲授者是Margaret Mitchell，谷歌AI的高级研究科学家。

2、偏见的类型。课程形式：文档。主要内容是一些关于偏见类型的定义与解释，每一种偏见下面都给了一个案例。

3、识别偏见。课程形式：文档。主要内容是通过案例分析，来识别偏见。

4、评估偏见。课程形式：文档。有具体的案例和具体的数据，来帮助评估偏见。

5、编程练习。课程形式：实操。通过实际练习来演示如何以公平的方式去审查数据集，并公平地苹果模型。

6、小测验。课程形式：试卷。4个题目，来帮你检查自己的学习成果。

相关传送门

课程学习地址：

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/fairness/video-lecture

一个小提示：中文版即将推出，但没有给出明确的时间。

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