一開始先看到新聞標題時覺得有點駭人，還以為有什麼比較特殊或是不好的用途，但團隊表示說，之所以創造諾曼，是盼以通俗語言，解釋演算法的運作方式，並藉此讓人們意識到 AI 潛在的危險。
在機器學習中，有個至關重要的一點，就是在教導機器學習演算法的時候，灌輸給機器的資訊會對其行為造成偏差和顯著的影響。AI演算法出現偏差時，主要的問題並不是演算法或系統本身，而是有時候資訊就會帶著偏差的資訊或是一些人類社會中的傳統，以至於AI會造成偏倚。
亞馬遜的AI系統篩選履歷也有重男輕女的現象，原因就是關鍵字出現在男性履歷上較多的問題，所以有時候出差錯的並不是演算法本身，而是我們人類餵養的資訊造成的，相信這樣的研究和創造，可以更淺顯易懂的讓大眾明白，若是讓AI吸收了不好的資訊，可能對我們造成多大的影響。
參考文章：https://technews.tw/2018/06/12/mit-norman-ai/
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