Notes

Опасности предвзятости нейросетей и искусственного интеллекта: разбор бизнес-рисков AI инсайдер
Даже динозавры, вероятно, проявили бы позиционную предвзятость, если бы кто-то оценил для них мясо. Все данные, созданные людьми, так или иначе предвзяты, что приводит к искажению выходных данных для моделей. Во-первых, мы должны решить, что оптимизировать в каждом случае использования, четко определяя равенство, возможности, шансы и результаты. Чем больше мы стремимся изменить статус-кво, тем более строгими должны быть определения, которые мы используем. Как минимум, мы должны измерять проблемы, вызванные историческими предубеждениями, и быть полностью прозрачными при обмене этой информацией. Изучая эти события, видно, что компании активно работают над исключением предвзятости из своих продуктов.
XRP взлетает на 400%: является ли это только началом для Ripple?
Другая стратегия - алгоритмическая справедливость, которая фокусируется на разработке алгоритмов, явно учитывающих справедливость и направленных на минимизацию дискриминационных результатов. Такие техники, как предварительная, внутренняя и постобработка, могут использоваться для корректировки данных или модели, чтобы уменьшить предвзятость. Предварительная обработка включает в себя изменение обучающих данных для устранения предвзятости, а внутренняя обработка корректирует алгоритм обучения для обеспечения справедливости. Постобработка включает в себя модификацию выходных данных модели для исправления предвзятости. Кроме того, регулярный аудит и мониторинг систем ИИ поможет выявить и устранить предубеждения, которые могут появиться со временем.
Предвзятость в искусственном интеллекте: разоблачение
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. https://heseneskeri.az/user/georgeblow4/ https://cs.stanford.edu/groups/ai/ 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.

Это ставит их в прямой контакт с предубеждениями в системах искусственного интеллекта, поэтому их ответы дают нам приблизительное представление о реальной ситуации в отрасли. Статья 54 Закона ЕС об искусственном интеллекте устанавливает требования к типам моделей «высокого риска» с точки зрения того, что должно быть доказано, прежде чем они могут быть выведены на рынок. Средства управления включают мониторинг, прозрачность, объяснимость, безопасность данных, защиту данных, минимизацию данных и защиту модели — подумайте о DevSecOps + Data Ops. Одним из очевидных ограничений синтетических данных является их оторванность от реального мира. Например, автономные транспортные средства, обученные исключительно на синтетических данных, будут бороться с реальными, непредвиденными дорожными условиями.
Разнообразная команда может более эффективно выявлять слепые зоны и предвзятости, которые могут не быть очевидными для однородной группы. Рассмотрите возможность привлечения представителей из сообществ, затронутых вашими ИИ-приложениями. Например, принятие ИИ может привести к более сложным кибератакам, узким местам памяти и хранения из-за увеличения вычислительной мощности и этических проблем предвзятости, представленной моделями ИИ.
Разработайте контрольный список для оценки моделей, отслеживания производительности по демографическим группам и обзора процессов принятия решений. https://www.chili.edu.pl/profile/kentpfpmarshall80693/profile 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. https://qa.holoo.co.ir/user/squareletter9 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.
Разнообразие в командах приводит к более комплексным решениям и предотвращает закрепление существующих предвзятостей. Важно, чтобы организации приоритизировали совместные усилия по созданию ИИ, который служит всем демографическим группам справедливо. В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) проблема предвзятости стала значительной проблемой, которая влияет на разработку и внедрение различных приложений. Поскольку ИИ-системы все больше влияют на критически важные области, такие как здравоохранение, уголовное правосудие, найм и финансовые услуги, необходимость устранения присущих предвзятостей становится первоочередной.
Разнообразие в командах приводит к более комплексным решениям и предотвращает закрепление существующих предвзятостей. Это может привести к дискриминационным последствиям, когда некоторые группы несправедливо оказываются в невыгодном положении. Эти системы могут как способствовать справедливости, так и создавать новые формы дискриминации. Наконец, регуляторные рамки и рекомендации могут предоставить необходимую основу для борьбы с предвзятостью в ИИ. Статья 54 Закона ЕС об искусственном интеллекте устанавливает требования к типам моделей «высокого риска» с точки зрения того, что должно быть доказано, прежде чем они могут быть выведены на рынок.
Система COMPAS - это искусственный интеллект, обученный с помощью регрессионной модели предсказывать степень риска преступника, и используется для борьбы с преступностью во Флориде. При построении модели основное внимание уделялось точности, при этом не учитывалась нежелательная предвзятость, которая заключалась в том, что люди с темным цветом кожи подвергаются большему риску. К сожалению, уже есть примеры, когда ИИ и алгоритмы машинного обучения причиняли вред. Предвзятость подтверждения возникает, когда алгоритмы не рассматривают данные объективно, а концентрируются на данных, подтверждающих уже существующие предположения или убеждения. По сути, это означает, что алгоритм не в состоянии точно представить всю совокупность людей, а перекосился в пользу одних людей или групп по сравнению с другими.
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.
Особенно это опасно, потому что AI всё чаще используется в принятых решениях и выводах, связанных с медициной, юридическими вопросами и социальной политикой. Понимание того, как AI создаёт предвзятость в науке, критично важно, чтобы избежать потенциальных негативных последствий. Узнай, как выявлять, смягчать и предотвращать предвзятость в системах ИИ, используя стратегии, инструменты и реальные примеры разработки этичного ИИ.
Эти примеры подчеркивают важность решения проблемы предвзятости для обеспечения справедливости и точности в приложениях ИИ. Под предвзятостью в ИИ понимаются систематические ошибки в результатах работы моделей машинного обучения, которые благоприятствуют определенным группам по сравнению с другими, что приводит к несправедливым или неточным результатам. Эти предубеждения часто возникают из-за данных, используемых для обучения моделей, отражая существующие в обществе предубеждения или ограничения в сборе данных. Когда системы ИИ обучаются на таких данных, они могут непреднамеренно усвоить и увековечить эти предубеждения, что приведет к дискриминационным или искаженным прогнозам. Решение проблемы предвзятости крайне важно для разработки этичных, надежных и справедливых систем ИИ.
Read More: https://cs.stanford.edu/groups/ai/