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学习实用的人工智能治理：框架、偏见审计、公平性指标、可解释性工具、道德委员会、事件响应以及现实世界失败的教训。
完成本课后，你将理解:
负责任的人工智能不是一个复选框练习。这是一门工程学科，需要与安全性或可靠性同样严格的要求。将道德视为事后诸葛亮的公司最终会成为头条新闻 - 亚马逊有偏见的招聘工具、不优先考虑黑人患者的医疗算法以及在深色肤色上失败的面部识别系统并不是边缘案例。它们是在没有治理的情况下运输的可预测结果。
负责任的人工智能治理 - 建立符合道德标准的团队 属于 AI 森林
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