每日口說挑戰 機器學習與人類偏見 (Machine Learning and Human Bias)

主持人 : Priscilla
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Is there bias in machine learning?

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But just because something is based on data doesn't automatically make it neutral. Even with good intentions, it's impossible to separate ourselves from our own human biases, so our human biases become part of the technology we create in many different ways.
但我們不能理所當然地因為它是基於數據資料，就認為機器學習很中立。即使立意良好，我們永遠也無法剝除自我偏見，所以在許多方面，人類偏見變成我們科技發明的一部份。
句子選自此影片： 機器學習與人類偏見 (Machine Learning and Human Bias)

學習重點

1. be based on 以…為基礎

be based on

[bes] (ph.) 以…為基礎

on the basis of

(ph.) 以…為基礎

basic

[ˋbesɪk] (adj.) 基礎的；基本的

basically

[ˋbesɪk!ɪ] (adv.) 基本上

2. automatically 自動地；無意識地

automatically

[͵ɔtəˋmætɪk!ɪ] (adv.) 自動地；無意識地

automatic

[͵ɔtəˋmætɪk] (adj.) 自動的、自動裝置的

auto-

[ˋɔto] (prefix.) 自己的；自動的

atomic

[əˋtɑmɪk] (adj.) 原子的

3. neutral 中立的；不偏不倚的

neutral

[ˋnjutrəl] (adj.) 中立的；不偏不倚的

objective

[əbˋdʒɛktɪv] (adj.) 客觀的；無偏見的

subjective

[səbˋdʒɛktɪv] (adj.) 主觀的

4. bias 偏見；成見

bias

[ˋbaɪəs] (n.) 偏見；成見

biased

[ˋbaɪəst] (adj.) 存有偏見的；偏見的

prejudice

[ˋprɛdʒədɪs] (n.) 偏見、歧視

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