Notes

Как предвзятость убьет вашу стратегию искусственного интеллекта и машинного обучения и что с этим делать
Регулярно публикуясь в отраслевых журналах и выступая с основными докладами на глобальных конференциях по криптовалютам, Изабелла продолжает влиять на эволюцию цифровых валют. http://rvolchansk.ru/user/tempersoy7/ 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.
Психологи стали изучать когнитивную пристрастность как самостоятельное явление в семидесятых годах ХХ века, в отечественной психологической литературе ее принято называть когнитивным искажением. Возникают естественные вопросы – откуда взялась AI bias и что с этой предвзятостью делать? Справедливо допустить, что предвзятость ИИ не вызвана какими-то собственными свойствами моделей, а является прямым следствием двух других типов предвзятостей – хорошо известной когнитивной и менее известной алгоритмической.
В частности, в выборках должны быть представлены разные социальные, этнические и гендерные группы. Например, при разработке систем распознавания лиц необходимо учитывать изображения людей с различным цветом кожи. Алгоритмическая предвзятость возникает, когда сам алгоритм вносит систематические ошибки, часто из-за несовершенного дизайна или предположений. Предвзятость выборки возникает, когда обучающие данные неточно представляют население, что приводит к тому, что модели плохо работают на недопредставленных группах. Например, система распознавания лиц, обученная в основном на изображениях представителей одной этнической группы, может иметь более низкую точность для других этнических групп. Предвзятость происходит, когда обучающие данные отражают существующие стереотипы и предрассудки, заставляя ИИ увековечивать эти предубеждения.
Эволюция и стоимость обучения искусственного интеллекта: от Transformers до Gemini Ultra
Аналогичные проблемы возникают при использовании ИИ в процессах найма, где потенциальные кандидаты могут быть несправедливо игнорированы. Это может стать проблемой, особенно если предполагается, что робот будет одинаково относиться к яблокам и апельсинам. Предвзятость отбора возникает, когда выборка данных, используемых для обучения алгоритма, не является репрезентативной для всей популяции в целом. Наконец, модели ИИ с непредвзятыми результатами повысят производительность и сократят время, необходимое для выполнения этих задач. Внедряя эти стратегии, разработчики могут стремиться к созданию более справедливых и непредвзятых систем ИИ.
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 https://kdd.org 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.
Это может привести к тому, что научное сообщество окажется в застое, неспособным прогрессировать из-за недостатка достоверной информации. Предвзятость в AI может иметь серьёзные последствия не только для отдельных исследований, но и для научного сообщества в целом. https://xn--mgbg7b3bdcu.net/?qa=user/zebraloss2 Научные исследования становятся не такими эффективными, а иногда даже потенциально опасными.
Внедряя эти стратегии, разработчики могут стремиться к созданию более справедливых и непредвзятых систем ИИ. Для минимизации рисков алгоритмической предвзятости необходим комплексный подход, включающий как технические, так и социальные меры. Во-первых, важно обеспечить репрезентативность данных, используемых для обучения алгоритмов.
История успеха 1: ИИ в финансовых услугах
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.
Как сторонник данных, мне посчастливилось иметь доступ к экспертам на отраслевых конференциях и встречах. На встрече Data-Driven AI в Берлине, посвященной предубеждениям в области ИИ, я попросил ведущих специалистов по разработке программного обеспечения и науке о данных принять участие в обсуждении. Большие языковые модели (LLM) вызвали огромный ажиотаж в области искусственного интеллекта. Твиттер гудит о том, насколько расистскими и сексистскими они могут быть, а инженеры ИИ говорят, что это дополнительные инструменты, которые нуждаются в человеческом контроле.
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.
профессий, которые исчезают уже сейчас из-за искусственного интеллекта и нейросети
Они проявляются в нарушении таких важных принципов как расовое и гендерное равенства. Развитие технологий AI продолжает набирать обороты и открывает новые горизонты для науки. Однако необходимо помнить о важности критического отношения к результатам, получаемым с помощью AI.
Большой объем «слов в контексте», извлеченных из Интернета, который по своей сути является предвзятым, одновременно расширяет возможности и создает проблемы для LLM. Эти истории успеха иллюстрируют глубокое влияние учета https://emnlp.org отзывов людей и этических соображений при разработке и оценке ИИ. Активно борясь с предвзятостью и обеспечивая включение различных точек зрения в процесс оценки, организации могут более справедливо и ответственно использовать возможности ИИ. Эти технические специалисты создают стартапы в области искусственного интеллекта и разрабатывают конвейеры машинного обучения.
Read More: http://rvolchansk.ru/user/tempersoy7/