Предвзятость в искусственном интеллекте

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, предвзятость данных и алгоритмическая предвзятость

Это включает в себя курирование наборов данных, которые представляют широкий спектр населения и включают разнообразные точки зрения. Стейкхолдеры в разработке ИИ, включая исследователей и организации, должны быть внимательны к оценке своих наборов данных на предмет предвзятости и предпринимать шаги для обеспечения более справедливого представительства. Более того, применение таких техник, как увеличения данных, может помочь создать более сбалансированный набор данных, снизив вероятность предвзятых результатов. Предвзятость в оценке моделей ИИ возникает как из-за данных, используемых для обучения этих моделей, так и из-за субъективных человеческих суждений, которые влияют на их разработку и оценку. Сознательная или бессознательная предвзятость может существенно повлиять на справедливость и эффективность систем ИИ. Примеры варьируются от программного обеспечения для распознавания лиц, показывающего различия в точности среди разных демографических групп, до алгоритмов одобрения кредитов, которые непреднамеренно закрепляют исторические предубеждения. Инноваторы и стейкхолдеры должны оставаться в курсе событий через авторитетные платформы, такие как MIT Technology Review. Еще одной эффективной стратегией в борьбе с предвзятостью в ИИ является внедрение алгоритмических аудитов. Регулярные оценки ИИ-моделей могут помочь выявить предвзятости в их прогнозах и выходных данных. Анализируя, как алгоритмы принимают решения и какие факторы влияют на эти решения, разработчики могут определить области, которые требуют корректировки. Эта практика способствует прозрачности и ответственности, позволяя стейкхолдерам понять возможности и ограничения ИИ-систем. Алгоритмическая предвзятость возникает, когда решения, принимаемые автоматизированными системами, оказываются несправедливыми для отдельных групп людей. Даже если бы существовал такой цикл автоматизации, нам все равно пришлось бы запускать его и ставить цель в качестве клиентов. https://motionentrance.edu.np/profile/rifleguilty27/ Это не идеальное решение, особенно учитывая, что до полной автоматизации ИИ осталось несколько десятилетий. Например, в Руководстве Google «Люди + ИИ» есть четко сформулированная и краткая глава под названием Сбор данных и оценка с рекомендациями.

Пять вопросов о предвзятости ИИ, которые вы, вероятно, хотели задать

О расизме и сексизме, свойственном ИИ, пишут не только профессиональные издания как Engadget[1]или TechTolks[2]но и массовые журналы и газеты, например Forbes[3], The Guardian[4], The New York Times[5]. В материале, подготовленном специально для TAdviser, на эти вопросы отвечает журналист Леонид Черняк. С помощью этих мер можно значительно улучшить качество данных и, следовательно, повысить точность результатов, которые AI предлагает в научных исследованиях. Компания Universal Music Group также заявила, что музыка, созданная искусственным интеллектом, нуждается в регулировании. Они призвали стриминговые платформы бороться с несанкционированным использованием музыки оригинальных исполнителей. Наконец, модели ИИ с непредвзятыми результатами повысят производительность и сократят время, необходимое для выполнения этих задач. Однако немногие предприятия были вынуждены остановить свои программы, созданные с помощью ИИ, из-за предвзятых решений технологии. Сотрудничество человека и искусственного интеллекта ставит уникальные этические проблемы. Субъективная природа обратной связи между людьми может непреднамеренно влиять на модели ИИ, закрепляя существующие предрассудки. Более того, отсутствие разнообразия среди оценщиков может привести к узкому взгляду на то, что представляет собой справедливость или актуальность в поведении ИИ. Внедряйте регулярные алгоритмические аудитыПроведение регулярных алгоритмических аудитов жизненно важно для оценки ваших ИИ-систем на предмет предвзятости. В каталоге вы найдете инструменты и сервисы, которые помогут внедрить искусственный интеллект в бизнес, науку или повседневную жизнь. Искусственный интеллект (AI) уже прочно вошёл в различные сферы нашей жизни, включая науку. Но с его развитием возникли не только https://ai.google/research/ возможности, но и серьёзные проблемы, такие как предвзятость. Предвзятость в контексте AI может привести к искажению научных данных и результатам, что в свою очередь угрожает развитию науки в целом.

Навигация по соблюдению требований ИИ: стратегии этического и нормативного согласования

Зашифрованные результаты затем отправляются обратно на проверку, и журналы доступны для просмотра. https://fileforum.com/profile/hammereditor45/ https://fast.ai В музыкальной индустрии все чаще встречаются песни, написанные с помощью ИИ, причем алгоритмы используются для написания и создания треков на основе песен, написанных артистами. Это имеет определенные этические последствия, поскольку потенциально может вытеснить творческих работников или вытеснить определенные жанры музыки. 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. 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 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. Кроме того, синтетические данные наследуют предвзятость от реальных данных, использованных для их создания, что в значительной степени противоречит цели нашего обсуждения. Этические последствия предвзятости в машинном обучении и ИИ имеют далеко идущие последствия, и их необходимо учитывать перед созданием любой системы или алгоритма. Однако при наличии необходимых инструментов и процессов можно выявить и устранить предвзятость в машинном обучении, а также использовать генеративный ИИ на этической основе. Приоритизируйте разнообразный сбор данныхЧтобы минимизировать предвзятость в ИИ, потратьте время на сбор данных. Убедитесь, что ваши обучающие наборы данных включают широкий спектр демографий и точек зрения. Используйте такие техники, как стратифицированная выборка, чтобы гарантировать представительство различных групп.