主要观点：人工智能在技术创新中处于领先地位，正改变着各个行业，但使用人工智能也需应对其引发的伦理问题，其中隐藏偏差是关键问题，数据是塑造偏差的关键因素，偏差在人工智能系统中有多种表现及伦理影响，如歧视、丧失机会、侵蚀信任、强化刻板印象等，应对人工智能偏差需采取多方面措施，包括使用多样且具代表性的数据、检测和减轻偏差、提高透明度和问责制、制定伦理指南和法规、开展跨学科合作等。
关键信息：

• 人工智能在多行业转变作用，伴随伦理问题及隐藏偏差。
• 数据是人工智能生命血，存在多种导致偏差方式。
• 偏差有多种伦理影响，如歧视等。
• 应对偏差需多策略，如多样数据等。
  重要细节：
• 历史偏差源于训练数据的过去不平等；采样偏差是数据未代表全体人口；标注偏差是标签受人为偏见影响；测量偏差是数据受测量工具或方法影响。
• 解决偏差需政策制定者等多利益相关者合作，可通过多种策略如多样数据、检测减轻偏差等。