忽视营销技术中算法偏差的潜在影响的营销人员可能会失去网站流量、激怒客户并错失潜在销售机会。

一般来说，如果你搜索一下，生成式人工智能的算法偏差是显而易见的。然而，各种模型都可能产生有偏见的输出——而且通常很难识别。您应该知道如何识别它，以便减轻它的影响。

您的首选方法应该是在将模型的数据源集成到营销技术之前对其进行审核。最大限度地减少培训中的刻板印象、假设和毫无根据的信念，可以防止培训变得不公平或偏执。

人机交互系统是最有效的方法之一，因为它将团队的一位营销专业人员与人工智能配对。此人会审查其输出是否存在偏见，确保只有高质量、相对无偏见的材料才能提供给消费者。

另一种方法涉及分析您所在行业的历史和当前偏见状态。由于某些用例比其他用例针对特定社区，因此评估更广泛的偏见范围可以帮助您确定其可能性。

无论您将哪种类型的人工智能集成到营销技术中，您都应该确保建立反馈循环。由于机器学习模型基于反馈和交互进行学习，因此无法充分解决有偏差的输出，从而使问题长期存在。

偏见在营销中将始终存在，因为它是社会规范和现代期望的副产品。在您的实践中优先考虑公平性和包容性，以尽量减少这种情况：

来源：hubspot