偏见是AI的刻板印象之一。那些偏见的人通常对... AI偏见有偏见。我们已经看到企业花费了不必要的资源来消除AI偏见，因为他们没有进行尽职调查就认为偏见总是不好的。

同时，偏见是学习的自然结果。无法完全消除它，但可以对其进行管理。例如，分析过程的透明性以及为数据和算法分配信任级别可减少意外后果的风险。偏差可以是有意的，也可以是无意的。 数据，算法和选择它们的人员都可能有偏见。偏见可能与种族，性别，年龄，位置或时间有关。但是，有些形式的偏见是可取的，例如，避免使用不良语言并偏向于善解人意，礼貌和耐心的语言是对您正确认为对启用AI的系统与人之间的对话至关重要的偏见的形式。

AI的数据通常包含不完整或偏斜的信息。有时，甚至无法确保代表性数据减少AI偏差。有什么可能?在解释数据时，可能会提高对批判性思维的认识-数据仅反映了我们是谁和我们做什么。从人为偏见开始就变成算法偏见。

亲自处理AI偏见的人表示自己的偏见已减少。例如，爱立信使用情景规划方法来挑战整个组织的战略思维，并在战略制定过程的多个阶段测试和筛选偏见(Gartner 在“研发决策的常见认知偏见”中对此进行了描述)。

培养初学者的思想。我们在Maverick *研究中描述了如何做到这一点:以正念消除对 AI和数据科学的疏忽。初学者的思想使人们能够做出明智的选择和业务决策，而不是永久使用“旧方法”和潜伏偏见。初学者的思维使专家们具有灵活性和适应性，还可以使从业者提出新问题，并为老问题找到新答案。