人工智能是一項新興且快速發展的技術，顯然需要爲其 ML（機器學習）模型和系統制定和建立道德準則。
這些模型會處理偏見。例如，當它們將花朵圖片與其特定名稱聯繫起來時。這樣一來，從人工智能中排除偏見是不可行的；相反，需要以最合適的方式開發偏見。
這一發展應遵循公平原則。人工智能中的道德與人類生活中的任何其他方面一樣重要。這是一個複雜的問題，但這些模型中已經有各種解決方案在發揮作用。
人工智能系統也可能存在負面偏見；一個例子是，用於訓練這些系統的數據不能代表使用它的人羣。另一個例子是算法偏見，當人工智能系統的設計帶有議程時就會發生這種情況。最後，還有人爲偏見，當醫療專業人員或這些系統的其他用戶受到自身利益的影響時就會發生這種情況。這可能導致準確性降低、護理差異和信任喪失，從而對醫療行業產生負面影響。
一些能夠解決這些關鍵挑戰的解決方案需要設計公平的算法、收集和使用代表性數據、開發監督機制以及培訓醫療保健專業人員。根據具體應用，某些方法比其他方法更適合特定的人工智能系統，因此最佳方法各不相同。
儘管如此，通過採取上述措施，我們可以幫助確保醫療保健領域公平公正地使用人工智能。這是一個持續的過程，隨着這些系統變得越來越複雜，公平和公正將繼續改善。
