不想异地恋,所以在约会软件上提前设置距离?这其实很容易造成算法偏见!因此错过「理想型」⋯

9 个月前
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时事新闻
 

在最近的一个关于在线约会非正式调查中,福布斯的调查人员询问了用户是否会考虑异地恋。高达 90% 的人给出了否定的答案。然而,当向这些用户展示一些有魅力但住得很远的人时,情况就完全相反了:90% 的人表示他们愿意接受来自外地的约会对象。

我们对于约会对象的选择其实很大程度被自己的偏见所限制了。而人工智能固有的偏见可能会加剧这种情况。约会应用程序背后的人工智能引擎的任务是根据你的感知偏好和对吸引力的偏见提供建议,但这种机制很容易遗漏那些可能不错的匹配对象。

但是通过正确的方法,我们可以训练 AI,使其更具包容性而且更广泛,让我们能够触及可能从未要求过但会立即对我们有吸引力的潜在匹配对象。以下是是一些如何最大限度地减少偏见对用户和 AI 的影响的方法。

修改约会应用的匹配方式

当前的约会软件部分是由用户假设的偏好驱动的。地理位置过滤器很常见也很方便,但在约会世界中,仅搜索 15 英里范围内的人可能是一种偏见,并可能遗漏住在 16 英里外的完美匹配对象。

消除这种偏见的一种方法是专注于吸引力。在一段关系中,兴趣、爱好、位置和其他因素当然很重要。但是,从现实生活中最原始的吸引力开始,你可以颠覆偏见,为更深层次的情感和联系奠定基础。

在更多样化的数据库里训练 AI

经过适当的训练,人工智能可以超越你以为自己想要的东西或别人认为你想要的东西,并挖掘更深层次的吸引力,这不仅扩大了你的潜在选择对象,而且让你有更大的机会成为其他人的潜在匹配对象。

一个例子是种族偏见,这是是人工智能的一个常见问题。如果任何一个种族占据了大部分数据库,人工智能就会开始做出假设。为了最大限度地减少人工智能的偏见,你需要从一个非常多样化的面孔数据库开始匹配。

为用户提供最广泛的可能性,可以准确地确定每个用户被什么特征所吸引,并呈现更多符合该标准的匹配。随着时间的推移,系统可以通过多轮照片和匹配来了解每个用户对“有吸引力”的定义是什么。

这种不断计算你对他人的吸引力和来自他人的吸引力的方法是比较复杂的,但也更有效率。人工智能可以继续学习你如何与这些人交互。用户评价的人越多,人工智能生成匹配的能力就越强。

通过正确的培训,AI 可以最大限度地减少偏见,并引导约会软件用户以更快的速度并且更有信心找到他们所寻求的对象。

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来源:  Forbes
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