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Excavating AI
Source: excavating.ai
Article summary:
1. 图像在机器学习训练集中的政治意义：文章探讨了图像在人工智能系统中的使用，特别是在训练集中的使用。作者发现，在一些常用的训练集中，图像标签存在着性别、种族、情感等方面的偏见和歧视，这反映了社会和政治因素对于人工智能系统的影响。
2. 训练集对于机器学习系统的重要性：文章指出，训练集是构建当代机器学习系统的基础。通过大量标记好的图像数据，机器学习系统可以进行统计分析，并建立模型来识别不同类别之间的差异。然而，由于图像本身具有多重含义和矛盾之处，因此构建一个准确无误的训练集并不容易。
3. 人工智能系统对社会产生影响：最后，文章强调了人工智能系统对社会产生影响的重要性。随着人工智能技术越来越广泛地应用于社会各个领域，例如招聘、教育、司法等方面，我们需要更加关注这些技术如何被设计和使用，并确保它们不会带来负面影响。
Article analysis:
该文章是一篇关于机器学习训练集中图像政治的分析。作者通过研究人工智能系统中使用的图像集合，探讨了图像在AI系统中的作用、如何将图像引入计算机系统、如何对图像进行标记以及计算机视觉在社会中的应用等问题。然而，该文章存在以下几个问题：
首先，该文章存在偏见和片面报道。作者强调了AI系统中存在的种族、性别、情感、能力和个性等方面的分类问题，但没有提到这些分类是为了更好地服务人类社会而设计的。此外，作者还将AI系统描述为“决定谁来面试工作、哪些学生在课堂上注意力集中、哪些嫌疑人被逮捕”等具有负面影响的事情，但没有提到这些技术也可以用于改善医疗保健、环境保护和公共安全等领域。
其次，该文章缺乏根据的主张和证据支持。例如，在描述ImageNet数据集时，作者列举了一些不当标记的例子，并暗示这可能是由于种族或性别歧视造成的。然而，他们并没有提供足够的证据来支持这一主张，并未考虑到这些标记可能是由于数据集的规模和复杂性而产生的误差。
此外，该文章没有探索反驳或风险。作者没有提到AI系统中存在的错误分类和偏见可能会对人类社会造成什么样的影响，也没有探讨如何解决这些问题。此外，他们还未考虑到AI系统在处理敏感信息时可能会面临的隐私和安全风险。
最后，该文章缺乏平等地呈现双方。作者强调了AI系统中存在的问题和缺陷，但没有提到这些技术也可以带来很多好处。他们还未考虑到AI系统在解决一些重大挑战方面所取得的进展，例如自动驾驶汽车、医疗诊断和环境监测等领域。
综上所述，尽管该文章提出了一些有价值的观点和问题，但它存在偏见、片面报道、缺乏根据的主张和证据支持、未探索反驳或风险以及缺乏平等地呈现双方等问题。