教育新闻网纽约州布法罗市–布法罗的一所多学科大学研究团队已获得80万美元的资助，用于开发机器学习系统，该系统最终可以帮助案例工作者和人类服务机构为每年超过20,000名没有寄养的年龄的年轻人确定最佳的服务重新与家人团聚。
美国国家科学基金会和该赠款的共同出资者亚马逊合作开展了一项名为“人工智能公平”(FAI)的计划，该计划旨在解决偏见并建立可信赖的计算系统，从而有助于解决现代社会面临的最大挑战。
在三年的时间里，UB研究人员将与美国最古老的家庭和青年非营利性人类服务组织之一，Hillside家庭代理机构(纽约州罗彻斯特)合作，以及一个由具有最近因寄养而老龄化，开发了该工具。他们还将咨询各个专业领域的国家专家，以告知这项复杂的工作。
研究人员将使用联邦政府授权的儿童与家庭管理局(ACF)的全国过渡青年数据库(NYTD)中的数据以及合作者的输入来为他们的预测模型提供信息。每个州都参加NYTD，以报告青年在寄养中使用的经验和服务。
该团队的三管齐下的目标是利用青年，案例工作者和寄养系统中的专家的经验，来识别用于训练机器学习模型的数据中经常难以发现的偏见;在有关服务的决策方面获得关于公平的多种观点;然后建立一个可以更公平有效地提供服务的系统。
UB计算机系助理教授肯尼斯·约瑟夫(Kenneth Joseph)表示，社会科学家们长期以来一直在考虑社会中的公平与正义问题，但从21世纪初期开始，人们对计算机如何使用不公平算法的认识日益提高。科学与工程和该项目的共同研究者之一。
约瑟夫(Joseph)是机器学习领域的专家，他的大部分研究重点在于更好地理解偏差如何进入计算模型，以及如何理解和解决造成偏差的社会和技术过程。
机器学习是可以帮助提取数据模式的任何计算机程序。无监督学习可以识别模式，而无监督学习则可以根据这些模式来预测某些东西。
