從政府到民間企業，利用大數據AI分析，已經是時勢所趨。尤其在疫情爆發過後，不論是面試還是銀行貸款申請，經常會借助遠距離AI分析。但強調公平的AI，其實存在隱形的偏見。亞馬遜就發現，負責篩選面試者的AI系統，因為資料庫不夠多元，只要碰上帶有"女性"相關字眼的履歷就會給予較低的評分。類似的AI偏見其實屢見不鮮，但卻長期被忽略。
面試機器人:「哈囉!我是薇拉，我是機器人，請問貴姓大名? 」
在疫情爆發之後，美國採用遠端面試的公司就超過八成，像這樣由AI機器人來進行面試的情況，未來會越來越頻繁。
記者:「負責分析的Hirevue公司指出，影音面試的回應充滿各式數據資料，包括口頭應答、聲調，以及非語言溝通。這些都只是25000個分析數據點當中的一部分。」
AI應徵系統的業者，強調利用微表情，還有下意識的肢體動作，就能判斷出面試者的個性以及適任與否，更號稱能夠藉由科技的輔助，消除可能造成的偏見。
Hirevue執行長 帕克:「科技能夠客觀審視職位候選人，不論是男是女，不拘性別、年紀和種族。好好檢視此人的真實本色，而非面試官可能會看到的粗淺表面。」
AI面試官聽起來公正無私，能評斷出最適合的求職人選，似乎是人事單位最好的選擇。華爾街日報的記者，就實際測試這種利用影音面試，透過大數據分析他的應答。
華爾街日報記者 伯里尼:「我的分數是由Hirevue的AI，把我的應答跟實際在職的職員相比，基本上就是評比我的表現。把我的聲音、用字遣詞、臉部表情，跟公司裡表現最好的員工做比對。」
把應徵者的表情跟說話方式跟優秀員工相比，能不能找到最合適的職員，
已經有所爭議，利用AI篩選求職者更讓亞馬遜栽了一個大跟斗。
由於AI系統參考的資料庫，就是亞馬遜過去十年的員工，因為男性員工遠多於女性，I因此認為女性比較不適合這項職務。馬遜利用自動化系統審核履歷，原本是要節省人力，也能避免人工審核造成的偏見，但卻演變成更嚴重的性別歧視。專家說，這就是一般企業很常忽略的AI偏見。
記者 達斯汀:「在這行大家說這叫垃圾進、垃圾出，如果給出含有偏見的爛數據，電腦就只會模仿這些。」
AI能夠模仿人類，自動做出判斷，靠的就是學習發展出演算法。
記者:「利用所謂的機器學習以及深度學習，這兩種方式讓AI學習怎麼做決定，這兩種方式都仰賴數據，大量的數據，基本上就是取決於餵數據的人。」
記者:「因為用於訓練軟體的數據，通常絕大部份是白人男性的資料。一個廣泛應用的數據庫，當中75%是男性 80%是白人。」
資料庫內容太過單一，使得人工智慧系統，變成有種族歧視的科技工具。
演算法正義聯盟創立者 布拉薇妮:「我在麻省理工的第一學期，使用電腦視覺軟體。原本應該要偵測出我的臉，卻一直無法偵測，直到我戴上這個白色面具，我就想說這到底怎麼回事。」
這樣的成見一旦成為大數據中的一環，影響的範圍相當驚人。
記者:「AI技術已經用於判斷誰能獲得貸款，誰獲得工作，誰被炒魷魚，誰能自由旅行，甚至是決定誰被逮捕、要坐牢幾年。」
AI協助執法也是這幾年的一大趨勢。包括人臉辨識技術，甚至還有犯罪預測。利用區塊劃分的方式，將過去犯罪資訊輸入電腦，找出較容易發生事件的區域加強巡邏，要讓有限的警力可以發揮最大的作用。包括洛杉磯 芝加哥等城市的警局，都採用類似系統，看在專家眼裡卻心驚膽顫。
媒體正義中心主任 雷德洛:「雖然科技本身可能是中性的，但是我們放進演算法裡的數據點卻不是。這些數據都是出自警方執法系統性的偏見，懲治量刑的傳統、懲罰性毒品法條造成的結果。」
專家形容利用這種AI演算法，就像是在一個學校裡，列出問題學生名單，卻都只把焦點放在問題學生身上。
PBS記者:「如果黑名單上的學生當周沒有做作業，就會受懲處。但不在觀察名單上的學生，就算沒交作業也不會受罰，只因為參照的是他們過去的表現。」
也因此非裔族群遭到無故盤查機會大增，就連被逮捕之後，保釋金也比一般人還要高，利用科技演算造成法治上的不公平，恐怕也是掀起種族歧視抗議潮的原因之一。
紀錄片Coded Bias旁白:「這孩子遭到攔查，只是因為臉部辨識裝置認錯人! 」
亞馬遜因此在六月就宣布，將暫停警方使用臉部辨識技術來執法，IBM甚至宣布停止臉部辨識的業務。
主播:「密西根州一名無辜男子，遭到逮捕並且拘留30小時，只是因為錯誤的臉部辨識。舊金山和波士頓，紛紛決定禁用這項科技，因為有色人種的辨識錯誤率明顯偏高。」
不少學者也開始推動，移除偏見性內容，要讓AI背後學習的資料庫更完備，但卻發現這項任務並不容易。
AI與心理學專家 拜森:「有些人會說當然會充滿偏見，AI就是那些加州白人男性寫出來的程式。沒錯!你會忽視一些事情，因為那不是你的生活經驗。但就算你完全公平採樣，最後還是會得到一個有成見的機器，因為你已經吸收了這些偏見文化。」
因此專家要求在AI學習的資料庫能更完備之前，要求公家機關還有執法部門，都要謹慎使用，並且成立獨立監管機構。也希望科技產業從業人員也能更多元，利用更多角度的思考，來減少AI偏見的發生率。
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