Pomin Wu

Explainable AI 是什麼?為什麼 AI 下判斷要可以解釋?

如果人工智慧相關技術要推廣到更多的領域,例如在法院裡協助量刑、在醫療上協助診斷、在保險與金融上判斷一個投資策略的優劣,或是在社會福利政策裡主導資源的分配,我們都會更迫切需要知道模型到底怎麼得出結論,本篇概要描述需考量的層面跟可以使用的工具。

機器學習公平嗎?

演算法公平性(algorithmic fairness)是與大數據、機器學習相關的新興研究主題之一,大約從 2015 年開始受到[媒體報導與關注](http://fairness.haverford.edu/press.html “媒體報導與關注”)。這個主題研究的是,當我們開始在醫療、保險、法律、金融或其它領域,運用資料與演算法來進行某些傳統上由人來進行的決策時,能不能確保演算法的結果符合這些領域所應該維繫的公平原則?