Notes

Предвзятость в машинном обучении: Какова этика искусственного интеллекта?
Одним из основных источников предвзятости в ИИ являются данные, используемые для обучения этих моделей. Алгоритмы машинного обучения учатся на исторических данных, которые могут отражать существующие социальные предвзятости. Например, если в наборе данных содержится предвзятая информация о определенных демографических группах, ИИ-система, обученная на этих данных, вероятно, будет продолжать эти предвзятости. Это может привести к дискриминационным последствиям, когда некоторые группы несправедливо оказываются в невыгодном положении. Например, технологии распознавания лиц продемонстрировали более высокие уровни ошибок для людей с темным цветом кожи по сравнению с белыми, вызывая серьезные этические проблемы. Существуют различные инструменты и методики, помогающие обнаружить и устранить предвзятость в системах ИИ.
http://great-host.ru/user/earthsheet55/ Как ИИ помогает исключить предвзятость при подборе?
Скорость, с которой пользователи обнаруживают предвзятость в доступных моделях, таких как печально известный уклон CLIP в сторону текста на изображении говорит сам за себя. В качестве вице-президента по продукту, руководящего продуктом от создания до проникновения на рынок и роста. На данный момент ведущие варианты начинаются с конфиденциальной вычислительной среды. Благодаря этому решению все модели и данные шифруются перед отправкой в защищенную вычислительную среду. Среду можно разместить где угодно, что важно при выполнении определенных требований по локализации данных. Это означает, что во время вычислений сохраняется как IP-адрес модели, так и безопасность входных данных — даже поставщик доверенной среды выполнения не имеет доступа к моделям или данным внутри нее.
Будущее науки и AI
Без технических гарантий многие организации могут не решиться доверить свои данные поставщику модели или им не будет разрешено это сделать. Кроме того, определение в законе «регулятивной песочницы в области искусственного интеллекта» само по себе является непростой задачей. Некоторые из требований включают гарантию того, что данные будут удалены из системы после запуска модели, а также средства управления, правоприменение и отчетность, подтверждающие это. Синтетические данные хорошего качества должны иметь те же расстояния между объектами, что и реальные данные, иначе они будут бесполезны. Синтетические данные также можно использовать для решения пограничных случаев, которые может быть трудно найти в адекватных объемах в https://mlatcl.github.io реальном мире. Кроме того, организации могут генерировать синтетический набор данных для удовлетворения требований к местонахождению данных и конфиденциальности, которые блокируют доступ к реальным данным.
Разработайте контрольный список для оценки моделей, отслеживания производительности по демографическим группам и обзора процессов принятия решений. Сделав аудит рутинной частью жизненного цикла разработки ИИ, вы сможете выявлять предвзятости до того, как они станут более серьезной проблемой. В заключение, борьба с предвзятостью в искусственном интеллекте является не только технической задачей, но и моральной ответственностью. Поскольку ИИ продолжает играть неотъемлемую роль в обществе, приверженность борьбе с предвзятостью будет критически важна для использования его потенциала на благо общества. Развитие ИИ открывает большие перспективы для различных отраслей, но оно сопровождается серьезными этическими вызовами, такими как предвзятость, конфиденциальность и ответственность.
На практике обнаружение предвзятости предполагает использование инструментов и методов для анализа контента на наличие предвзятых формулировок или концепций. Это может включать анализ представления различных групп в тексте или изображениях и обеспечение того, чтобы использование языка не закрепляло стереотипы. Например, маркетинговая команда может использовать программное обеспечение для обнаружения предвзятости для сканирования сообщений в блогах, созданных ИИ, на предмет гендерных выражений, которые могут оттолкнуть часть их аудитории. Выявляя и исправляя эти предубеждения перед публикацией, маркетологи могут создавать более инклюзивный контент, который находит отклик у более широкой аудитории. Используйте инструменты для обнаружения предвзятостиСтаньте знакомыми с инструментами, которые обнаруживают и анализируют предвзятость в ИИ-моделях. Платформы, такие как AI Fairness 360 от IBM и What-If Tool от Google, предлагают функции для визуализации производительности модели в отношении справедливости.
Использование этих инструментов в процессе разработки может помочь проактивно устранить потенциальные предвзятости. Кроме того, создание инклюзивной среды разработки имеет решающее значение для выявления и снижения предвзятости. Вовлекая людей из различных слоев общества в процесс проектирования и тестирования ИИ, организации могут получить ценные перспективы, подчеркивающие потенциальные слепые зоны.
Требование Google к обновлению Gemini демонстрирует, что ИИ не превосходит интеллект своего создателя. 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 https://goodai.com 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.
Искусственный интеллект сокращает ненужное назначение антибиотиков на 50%
Чем больше мы стремимся изменить статус-кво, тем более строгими должны быть определения, которые мы используем. https://www.colegioenlinea.edu.co/profile/bynumujvregan80722/profile Эти технические специалисты создают стартапы в области искусственного интеллекта и разрабатывают конвейеры машинного обучения. Несмотря на достигнутые успехи, предстоит ещё много работы для исключения предвзятости в ИИ.
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.
Проявление относительно несложными системами якобы «человеческих качеств» оказалась лакомым куском для тех, кто склонен антропоморфизировать ИИ. Вполне естественно, что первыми на возможные пагубные последствия AI bias обратили внимание философствующие защитники «Азиломарских принципов искусственного интеллекта»[7]. Среди этих 23 положений есть совершенно здравые (с 1 по 18), но другие (с 19 по 23), принятые под влиянием Илона Маска, Рея Курцвейла и покойного Стивена Хокинга носят, скажем так, общеразговорный характер. Они распространяются в область сверхразума и сингулярности, которыми регулярно и безответственно пугают наивное народонаселение.
Website: http://great-host.ru/user/earthsheet55/