Notes

Смягчение предвзятости в искусственном интеллекте
С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их широким внедрением в различные сферы общественной жизни вопросы этики и справедливости в алгоритмических системах становятся всё более актуальными. Алгоритмы ИИ, которые используются от кредитных систем до правоохранительных органов, влияют на миллионы людей. Эти системы могут как способствовать справедливости, так и создавать новые формы дискриминации. Одной из острых проблем является алгоритмическая предвзятость — ситуация, когда системы автоматизации воспроизводят исторические стереотипы и дискриминационные практики. Стратегии смягчения последствий включают в себя сочетание тщательного отбора данных, корректировки алгоритмов и постоянного мониторинга. Первоначально очень важно обеспечить, чтобы обучающие данные были как можно более разнообразными и репрезентативными для совокупности или сценариев, с которыми столкнется модель.
Трудовая этика не может быть полностью отделена от вашей личной этики (как в сериале "Severance"). Однако, как и любая другая мощная технология, ИИ несёт в себе как огромный потенциал для пользы, так и серьёзные риски. Развитие этой технологии также приведет к появлению других новых технологий, таких как технологии защиты кибербезопасности, достижения квантовых вычислений и прорывные методы беспроводной связи. Среду можно разместить где угодно, что важно при выполнении определенных требований по локализации данных.
Это звучит великолепно; однако синтетические данные — это лишь часть головоломки, а не решение. Обнаружение предвзятости имеет решающее значение в маркетинге с использованием ИИ, особенно при создании контента, охватывающего разнообразную аудиторию. Модели искусственного интеллекта, в том числе используемые для создания маркетингового контента, обучаются на обширных наборах данных.
Системы рекомендаций контента
Продвижение в области технологий должно сопровождаться созданием надежных стандартов, обеспечивающих ответственное и справедливое использование ИИ. Ученые продолжают работать, чтобы устранить предвзятость в искусственном интеллекте, предлагая новые методы, такие https://mit.edu/~demos/ai/ как CBFT, которые могут помочь сделать ИИ более непредвзятым и эффективным. ИИ всё глубже проникает в такие ключевые сферы жизни, как правоохранительные органы и финансовые системы, что делает вопросы справедливости и предвзятости особенно актуальными. Примеры расовой предвзятости в системах распознавания лиц и кредитных системах подтверждают необходимость строгого контроля за внедрением ИИ.
Несмотря на прорывы в устранении предвзятости, ИИ сталкивается с рядом других этических вызовов. ИИ может собирать и обрабатывать огромные объемы информации, что вызывает опасения по поводу слежки и утечек данных. Другой важный вопрос — ответственность за действия автономных систем, таких как беспилотные автомобили. http://king-wifi.win//index.php?title=coyleriley5397 Необходимы четкие правовые рамки и стандарты, чтобы гарантировать подотчетность ИИ.
Акции Tesla: Взгляд в будущее? Прогнозы рынка на основе ИИ
Требование Google к обновлению Gemini демонстрирует, что ИИ не превосходит интеллект своего создателя. https://www.colegioenlinea.edu.co/profile/waltervhgdiaz3125/profile Если разработчик не запрограммирует модель на учёт исторических событий или существующих предвзятостей, ИИ не будет их учитывать. Если же ИИ создаётся с предвзятостью, последствия для пользователей могут быть разрушительными. С фокусом на качество информации и безопасность, компания спровоцировала дискуссии о безопасности и надёжности новых моделей ИИ и их воздействии на пользователей. Обновление Google модели Gemini подчеркивает, что ум ИИ ограничен умом его создателя.
Согласно MIT исследование За последние несколько лет ученые разработали глубокие нейронные сети, способные анализировать огромное количество входных данных, включая звуки и изображения. Эти сети могут определять общие характеристики, что позволяет им классифицировать целевые слова или объекты. На данный момент эти модели находятся на переднем крае в качестве основных моделей для воспроизведения биологических сенсорных систем. NTT Research разработала инновационный подход к преодолению предвзятости в глубоких нейронных сетях (DNN). Эти исследования играют важную роль, поскольку непредвзятые модели могут существенно улучшить процессы в таких областях, как найм, уголовное правосудие и здравоохранение, устраняя влияние таких факторов, как раса и пол.
Учитывая нынешнее состояние этического ИИ, они не могут быть полностью автоматизированы, поэтому нам лучше искать ручные решения. Существование алгоритмической пристрастности (Algorithmic bias) нельзя назвать открытием. Об угрозе возможного «заражения машины человеческими пристрастиями» много лет назад впервые задумался Джозеф Вейценбаум, более известный как автор первой способной вести диалог программы Элиза, написанной им в еще 1966 году. Название программы адресует нас к Элизе Дулиттл, героине «Пигмалиона» Бернарда Шоу. С ней Вейценбаум одним из первых предпринял попытку пройти тест Тьюринга, но он изначально задумывал Элизу как средство для демонстрации возможности имитационного диалога на самом поверхностном уровне. «Когнитивные искажения являются примером эволюционно сложившегося ментального поведения.
Полный гид по технологиям Fashion AI
Например, системы поиска информации, такие как поисковые системы, всегда страдали от предвзятости позиции, потому что люди считают элементы в верхней части списка наиболее релевантными. В контексте бизнеса, предвзятость ИИ может подорвать доверие к системам ИИ и вызвать этические дебаты. Предвзятый ИИ способен к дискриминации отдельных лиц или групп, что приводит к несправедливому предпочтению. IBM определяет предвзятость ИИ как склонность систем выдавать результаты, отражающие человеческие предубеждения, укоренившиеся в обществе, включая исторические и современные социальные дисбалансы. Алгоритмическая пристрастность возникает не только вследствие имеющихся культурных, социальных и институциональных представлений, но и из-за возможных технических ограничений.
Примером может служить инструмент для найма, обученный на исторических данных о найме, в которых предпочтение отдавалось определенным демографическим группам, что приведет к предвзятым рекомендациям по найму. Предвзятость измерений возникает, когда собранные данные систематически оказываются неточными или непоследовательными, что влияет на способность модели делать точные прогнозы. Понимание этих типов предвзятости необходимо для выявления и смягчения их влияния на системы ИИ. Чтобы бороться с предвзятостью в ИИ, крайне важно сосредоточиться на разнообразии данных и справедливости.
Регулярно публикуясь в отраслевых журналах и выступая с основными докладами на глобальных конференциях по криптовалютам, Изабелла продолжает влиять на эволюцию цифровых валют. Выступайте за этические принципыВзаимодействуйте с политиками и стейкхолдерами, чтобы выступать за этические нормы в области ИИ. Поддерживайте инициативы, которые требуют от компаний оценивать и устранять предвзятости в своих системах. Сохранение информированности и участие в обсуждениях по вопросам этики ИИ могут помочь сформировать более справедливые практики в отрасли. Хотя это исследование является важным шагом в использовании всего потенциала ИИ, этические проблемы вокруг ИИ все еще могут быть восходящей битвой. Технологи и исследователи работают над борьбой с другими этическими слабостями ИИ и других крупных языковых моделей, такими как конфиденциальность, автономность, ответственность.
Read More: https://mit.edu/~demos/ai/