Смягчение предвзятости в искусственном интеллекте

Хорошей новостью является то, что NTT Research предложила способ преодоления предвзятости в глубоких нейронных сетях (DNN), типе искусственного интеллекта. Исключая эмоциональную составляющую, алгоритмы анализируют реальные компетенции кандидатов, их опыт и соответствие требованиям вакансии. Широкий диапазон точек зрения помогает выявить и смягчить предубеждения, которые могут быть неочевидны для более однородной группы. Там, где затрагиваются человеческие жизни, мы должны установить планку как можно выше, помня, что справедливость также является ключом к устойчивости рынка. Ошибки особенно пугают там, где человеческая жизнь сильно затрагивается, например, в медицине и юриспруденции.

Решения для снижения предвзятости в AI

Одним из популярных инструментов является Fairlearn, пакет с открытым исходным кодом Python , который предоставляет алгоритмы для оценки и смягчения предвзятости в моделях машинного обучения. Еще один инструмент - IBM's AI Fairness 360, который предлагает полный набор метрик и алгоритмов для обнаружения и смягчения предвзятости в наборах данных и моделях. Эти инструменты можно интегрировать в конвейер разработки, чтобы помочь разработчикам выявлять и исправлять предубеждения в процессе обучения.

aiinsider

Даже если https://deeplearning.ai   бы существовал такой цикл автоматизации, нам все равно пришлось бы запускать его и ставить цель в качестве клиентов.  https://qna.lrmer.com/index.php?qa=user&qa_1=seo-agency 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.

• Авторы называют этот корректирующий алгоритм Connectivity-Based Fine-Tuning (CBFT).
• Причина столь высокого интереса к AI bias объясняется тем, что результаты внедрения технологий ИИ в ряде случаев задевают основные ценности современного общества.
• Алгоритмы машинного обучения учатся на исторических данных, которые могут отражать существующие социальные предвзятости.
• Проблемы предвзятости и дискриминации в ИИ являются серьёзными этическими вызовами, которые необходимо решать для обеспечения справедливого и безопасного использования этой технологии.

Усилия Google по устранению предвзятости в Gemini акцентируют внимание на проблемах предвзятости в сфере ИИ и машинного обучения, заставляя разработчиков искать пути решения неточностей. Некоторые примеры предвзятости включают высокую вероятность диагностических ошибок у людей, которые не попадают в основные категории выборки. Это не только приводит к нежелательным последствиям в отдельных случаях, но и может оказывать влияние на всю область https://cmu.edu/artificial-intelligence/   исследования.

Примеры неэтичного ИИ

AI-инструменты помогают оценивать кандидатов на основе фактических данных, исключая влияние субъективных факторов. Однако для эффективного использования технологий необходимо тщательно контролировать качество обучающих данных и комбинировать AI-решения с профессиональной экспертизой HR-специалистов. Создание репрезентативных данных, обеспечение прозрачности алгоритмов и проведение независимых проверок — ключевые меры для предотвращения дискриминации.  https://www.pensionplanpuppets.com/users/ralstonpark23 Если алгоритмы обучаются на исторических данных, содержащих дискриминационные факторы, это может снижать шансы на получение кредита для определённых категорий граждан. Все эти аспекты могут привести к тому, что AI будет давать результаты, которые не соответствуют реальному положению вещей. Например, если обучающая выборка данных для медицинской диагностики не включает достаточное количество разнообразных случаев, это может привести к недостоверным диагнозам. Если музыка, созданная искусственным интеллектом, начнет набирать популярность, это может иметь серьезные последствия для музыкального творчества. 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.