Leader一定要懂所有业务细节吗？

根据Market Insight Reports的数据，全球人工智能市场预计将在2020年突破400亿美元，年复合增长率(CAGR)为43.39%。不可否认，人工智能取得了显著的成就，并持续向新领域快速扩张。然而，与大多数新生技术一样，仍有一些bug需要解决。

这是第四期Synced年终汇编的 "人工智能失败"。我们的目的不是羞辱也不是贬低人工智能研究，而是看看人工智能研究在哪里出了问题，如何出了问题，希望我们能在未来创造出更好的人工智能系统。

同步发布了2020年的10个AI失败案例。

AI驱动的 "Genderify "平台在基于偏见的反弹后被关闭。

7月，由人工智能驱动的工具Genderify--旨在通过分析一个人的姓名、用户名或电子邮件地址来识别其性别--在推出一周后就被关闭了。Genderify的创建者Arevik Gasparyan将该平台宣传为 "市场上唯一的独特解决方案"，企业可以 "获得数据，帮助你进行分析，增强你的客户数据，细分你的营销数据库，人口统计......"

它是市场上唯一一款同类产品，是有原因的。一场Genderify的反击在社交媒体上迅速蔓延，指称其存在内在偏见。应用数据伦理中心的研究员Ali Alkhatib在推特上说，当他输入 "教授 "这个词时，Genderify预测男性的概率为98.4%。同时，"愚蠢 "返回的女性预测概率为61.7%。在其他情况下，将 "博士 "前缀添加到经常使用的女性名字中，会导致男性倾斜的评估。

正如数据科学家喜欢说的那样，"垃圾进，垃圾出"。在《看不见的女性》一书中。Exposing Data Bias in a World Designed for Men, 作者Caroline Criado-Perez批判了这种编码偏见。"帮助医生诊断、扫描简历，甚至对潜在求职者进行面试的人工智能已经很常见了。但这些人工智能都是在充满数据缺口的数据集上进行训练的--由于算法通常作为专有软件受到保护，我们甚至无法检查这些缺口是否已经被考虑在内。不过，就现有的证据来看，它们肯定没有被考虑到。"

94岁老奶奶被吊起来使用银行的面部识别系统

面部识别技术在中国越来越流行，它是移动支付系统和银行服务的标准。在中国社交媒体上流传的一段视频中，一位94岁的老奶奶被她的儿子抬起来，以便接触到面部识别摄像头，并在湖北省的一家银行激活她的社会保障卡。

尽管精通科技的年轻一代认为今天的便利是理所当然的，但老年人往往难以应对。涉及老年人群的问题已经出现在许多场景中：他们可能难以在医院挂号、提取储蓄或缴纳电费，因为这些服务大多已经转移到网上或现在通过机器交付。在中国国务院发布的指导意见中，信息很明确，"在被认为对老年人至关重要的部门弥合数字鸿沟，是减轻全面数字化对老年人影响的三部曲中的第一步。"

遭遇故障而从楼上摔下来的机器人

一段在中国社交媒体平台微博上疯传的视频显示，一个机器人从自动扶梯上翻滚下来，撞倒了购物者。事件发生在圣诞节当天，地点在中国福州中房万宝城商场。

服务机器人方便、成本效益高且可爱，已被广泛部署在公共场所--但有些机器人比其他机器人更能适应野外生活。这款特殊的机器人的任务包括提供信息服务、监测购物者的体温，以及使用唱歌和跳舞等互动功能来娱乐儿童。虽然关于该机器人是否可能受到干扰的报道不一，但商场的一位主管报告说，它自己导航到了扶梯。
 

这个结果比较符合我的预期，Javascript霸榜，从市场需求来说，前端岗位确实在不断增加，Java次之，Python排第三，紧接着是C# 和 PHP，VB排名第十，落后于swfit，但是比go要好。

关于语言流行度，另外一个可参考的是GitHub，看看开源项目中哪些语言占比高，不过我觉得应该和Stackoverflow是差不多的。

当然，TIOBE也说了，评级是基于全球程序员，课程和第三方供应商的数量。诸如Google，Bing，Yahoo!，Wikipedia，Amazon，YouTube和Baidu等流行的搜索引擎用于计算评分，也并不是说排名越高语言就越好。只是说明该语言当前的热度。

如果你正准备学编程，又不知道学哪个，选第二个统计图里面的前5名都不会错，既不会太小众又不会过时。

（编辑：江门站长网）

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