谷歌首席执行官SundarPichai回应，谷歌正在希望使旗下的人工智能和机器学习模型更为半透明，以此抵挡系统的偏差。Pichai提到一系列人工智能强化技术以及将更加多的机器学习模型放到设备上的行径，而对于开发人员和数据科学家而言他说道的重点则在于TCAV。

TCAV是概念转录向量测试（TestingwithConceptActivationVectors）的英文简写。简而言之，TCAV是一种可解释性的方法，可用作理解神经网络模型用来预测的信号。理论上，TCAV具备解读信号有可能展现出出有偏差的能力，因为这些信号不会特别强调男性是否是大同小异女性，信号还不会展现出出有其他的问题，如种族、收益和方位。计算机科学家利用TCAV就可以看见价值概念究竟有多低的价值。

偏差是人工智能里的一个最重要概念，一些学者敦促引入更好的自我监管和法例。此外，诸如IBM一类的行业参与者也在推展更大的透明度和具备监控算法层的软件，以超过理解算法是如何产生种族主义的目的。而与此同时，一些企业也在向着可说明人工智能方向希望。

对于谷歌来说，透明度很最重要，因为谷歌的技术还包括Duplex和下一代谷歌智能助理。这些工具现在为用户继续执行任务时的功能更加多。

模型的透明度有可能意味著对谷歌技术的更好信任和用于。最关键的一点：透明度和防止偏差对于企业以及为我们获取大多数模型即服务的所有云提供商都至关重要。TCAV的用于不必须新的训练模型，TCAV做到的是解剖学模型即解释模型为何作出某种要求。

例如，辨识斑马的模型可以用于更加高级别的概念来辨识斑马。来看一个示例：Pichai回应，“要为每个人创建一个更加有协助的谷歌就意味著解决问题偏差问题。你必须告诉模型是如何工作的，并且确切其中有可能不存在偏差。

为此，我们将提升模型的透明度。”他补足回应，谷歌的人工智能团队正在研发TCAV，这项技术可以容许模型用于更好的高级概念。

TCAV的目标是将承托模型的变量展现出出来。“还有做到很多的工作，但我们宿老的原则是打造出合适所有人的人工智能。”Pichai回应。

由于谷歌需要将模型的大小增大到可以待命在设备上，谷歌现在于是以朝着减少延后及用于牵头自学等技术增加数据用于并强化用户隐私的方向希望。

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