人工智能驱动营销中的关键道德问题

现在我们知道了道德使用人工智能的好处，以及数字营销人员使用该技术的常见方式，让我们来探讨一下关键的道德问题或“陷阱”。 

数据是推动人工智能营销的燃料。人工智能道德应用的挑战之一是数据收集和使用。 

如果消费者感到不安全，他们就会转向 印度尼西亚数据 其他地方。埃隆·马斯克的 X就曾发生过这种情况，该公司在没有充分告知或征得内容创建者同意的情况下， 使用艺术家的帖子来训练其人工智能模型。

此举引起了艺术家们的强烈反对，他们认为自己的作品未经许可或没有报酬就被利用了。因此，许多艺术家转向了Bluesky等平台，该平台承诺以更透明、更人性化的方式使用数据和 AI 训练。

人工智能系统的优劣取决于训练它的数据，有偏见或不具代表性的数据可能会导致反映社会偏见的算法。 

因此，如果用于训练营销算法的数据存在偏差，人工智能可能会无意中偏向某些人群，而排除或歪曲其他人群。这可能会影响广告定位、内容推荐，甚至产品促销，而这些影响往往反映出现有的不平等现象。 

例如，它可以体现在电子商务网站的个性化偏见中。人工智能推荐引擎可能会根据人口统计数据提供不同的定价或产品可见性，例如为富裕地区的 以便您提前做好计划 用户提供更高的价格，或将某些群体排除在奢侈品之外。 

图片库平台也可能成为算法偏见的受害者，这种偏见的根源在于人工智能是在历史数据中训练出来的。图片库平台使用的人工智能算法可能会将担任领导角色的女性图像归类为“办公室职员”或“支持人员”，而将男性图像标记为“首席执行官”或“执行领导”，这反映了过时的性别规范。作为营销人员，要注意标记和分类。 

丝芙兰意大利公司发起了一场有趣的活动，强调人工智能偏见，探讨受害者指责的本质。当他们要求 ChatGPT 撰写一篇关于家庭暴力的故事时，剧本中包含了指责受害者的场景。这是一个清晰的例子，说明现实生活中确实会发生这种情况。丝芙兰为 克罗地亚商业指南 这次活动制作的视频显示，以历史数据为依据进行训练的人工智能可能会因延续系统性问题而造成危害。  

防止营销中出现算法偏见的关键是确保人工智能系统在定期更新的包容性、代表性数据集上进行训练。营销人员可能不直接参与此步骤，但他们可以随时了解最新情况，或询问他们使用的工具如何训练他们的人工智能。与 IT 或数据官联系，讨论这些问题，尤其是在使用专有人工智能时。