防止人工智能行为不当或被给定的

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过于僵化的结构可能会阻碍人工智能的前景，这将限制其适应新数据或从新数据中学习的能力。 必须在控制和灵活性之间划清界限。

训练数据控制：垃圾输入，垃圾输出
你听过“你吃什么就是什么”这句话吗？ 对于人工智能来说确实如此：“你所学到的就是你。” 我们向人工智能系统提供的数据集对于确定它们的行为至关重要。

得益于精心策划的数据库，最好、最具代表性的数据被用来训练人工智能。 类似于运动员的训练； 你希望他们从顶级培训师那里学习技巧。

但还有更多。 人工智能系统的成功或失败取决于其数据的质量和多样性。

如果你提供有偏见的数据，你就会得到有偏见的结果。 问题？ 确保信息准确且无偏见。 质量与数量同样重要。

管理技巧：设定界限
考虑让孩子画画。 如果放任不管，他们可以画出一切。 但如果他们遵循一些指导方针，他们就能做得很好。 人工智能标准化方法的基本原理是这样的。

通过在训练期间引入约束，我们可以数据集淹没。 这就像定义边界以确保人工智能不会偏离路线。

好处？ 是一个可靠且具有预测性的人工智能系统。 标准化是一个安全网，可以在潜在的异常成为问题之前识别它们。






但就像任何事情一样，评估锻炼。 如果你过多地限制自己，就有可能限制人工智能的学习和适应能力。

人在环系统：两全其美
小工具很棒，但它们并不完美，让我们面对现实吧。 有时需要个人风格。 进入有人员参与的系统。

通过要求人类对人工智能选择进行审查，我们提供了计算机有时缺乏的一定程度的选择和常识。 这是人工智能和人类技能互补的协作努力。

例如，人工智能可以快速评估大量数据，但人可以添加背景或道德问题。

目标是平衡人类判断与自动化的使用。

这与新人无关，而是与他们合作以确保决策有效且经过充分研究。