熊猫品牌设计的设计目的在于代表企业或品牌的形象，良好的熊猫品牌设计建立起品牌和客户之间的联系：

熊猫品牌设计思路：

如今，人工智能(大赦国际)在科技领域蓬勃发展。公司渴望获得研究数据和进行预测的服务，以便能够预测客户的需求。人类首先收集、选择和输入数据，在人机交易中，可能会出现偏差。人们可以无意中输入有偏见的数据，人工智能会传播和放大这些数据。这可能会产生重大影响——从医生为不同人口统计数据的人开出什么样的治疗处方，到人们是否因为他们就读的大学而被聘用。

销售力量的爱因斯坦团队面临着一个特别有趣的挑战：构建任何企业都可以使用的人工智能工具——在道德上。(点击此处了解详情。)这意味着教育客户，让他们了解人工智能是如何工作的，并让爱因斯坦披露的他们自己的数据变得透明。所有这些都是该团队今天推出新的爱因斯坦平台工具时首先想到的。您还可以在5月下旬的销售力量开发者大会上了解更多关于新工具的信息。

解决偏见是该团队的基础，其第一份工作清单不是问你上过什么大学，而是问你将如何保护大熊猫。数据科学和工程副总裁维塔利戈登(维塔利戈登)写了这个广告，以吸引来自不同背景的批判性思想家，它奏效了。"在销售力量解决人工智能偏见的真实故事是我们如何为此建立一个折衷的团队，“爱因斯坦EVP和通用约翰鲍尔说。

我们与团队坐下来，询问他们如何在销售力量以正确的方式构建人工智能工具。对话如下：

你认为解决人工智能中潜在的偏见重要吗？如果重要，为什么？导演莎拉阿尔妮：在这个领域工作对我一生的工作都很重要。我以前在生物医学信息学领域工作，我认为它产生了重大影响。我的意图确实是积极的，但在某些时候，当我建立这些预测性的人工智能模型时，我失去了与每个数据点都有一个人相连的事实的联系。我们的团队在教导他人和帮助他人的同时思考这一点非常重要。

娜塔莉凯西，工程师：研究如此新的东西，对于理解机器学习如何工作的人来说，解释偏见可以渗透到模型中是很重要的，这是你必须小心的事情。你必须积极地留意它。

高级数据科学家蒂尔博格曼：算法会提取模式并放大它，所以如果数据中存在偏见——可能是性别歧视或种族歧视——人工智能可以强制执行。在一个系统中，这种偏见可能不是出于任何恶意，而是因为有人没有意识到他们有这种偏见。问题是，人工智能可以传播它，让它变得更糟，或者至少更广泛。人工智能本身既不聪明也不愚蠢。我们教它什么，它就学习什么。调整算法可以产生巨大的影响——不仅仅是对引入偏见的人。

高级主管舒巴纳巴尔：另一方面，随着机器学习和自动化，也有机会消除数据和算法的偏见。你可以潜在地教会机器克服偏见，这对人类来说可能要困难得多。因此，尽管对偏见保持谨慎很重要，但一旦你发现了它，也有可能建立比纯粹的人类系统更公平的系统。

经理Chalenge Masekera:我们已经开始关注科技领域的多样性，希望人们能够不断评估自己的观点和偏见。现在它更是一个优先事项，因为人工智能是自动化的，而且规模更大。所以有更多的数据。大量的数据可以增强人类的偏见。因此，我们必须在数据出现偏差之前主动解决这个问题。

首席数据科学家莉亚麦奎尔：从某些方面来说，如果偏见存在于算法中，你可以轻松识别并解决它，这很好，而人类系统中的原始偏见可能很难解决。但是如果你意识到了偏见，你实际上可以预见它并帮助纠正行为。人们可能没有意识到他们在无意识地选择特定的东西，你可以帮助他们看到这一点。

专注于多样性的团队是否帮助你解决了人工智能中的偏见？高级主管萨拉阿什尔：从事数据科学的一个优势是这是一个相对较新的领域。因此，谁应该申请，谁应该被雇用的规则没有其他领域那么严格。这意味着可以自由选择不一定拥有某所大学计算机科学学位的候选人。相反，你可以观察人们，判断他们是否聪明、有才华、有能力做这项工作。这对我们的团队来说效果很好。

莉亚麦奎尔：数据科学家没有一个统一的工作描述，这是我们的优势。因为这样你就可以有一系列的复选框，每个人都可以通过，你最终会和有非常相似观点的人在一起。但是要解决偏见，你需要多种视角。如果我们要确保我们的产品对客户来说在道德上是合理的，我们需要从不同的角度看问题。

舒巴纳巴尔：我们做的很多工作都旨在提供透明度，以便我们的客户能

熊猫品牌设计文章总结：