Опасности предвзятости нейросетей и искусственного интеллекта: разбор бизнес-рисков AI инсайдер
Поэтому перед внедрением любой системы искусственного интеллекта необходимо проанализировать ее этические последствия. По мере того, как разговор об искусственном интеллекте (ИИ) и его влиянии на общество набирает популярность, понимание того, как эффективно решать проблему предвзятости в ИИ-системах, имеет важное значение. https://setiathome.berkeley.edu/show_user.php?userid=12376143 Вот некоторые ценные советы, хитрости и интересные факты, которые могут помочь https://ai.gov индивидуумам, разработчикам и организациям в снижении предвзятости и формировании более равноправного ландшафта ИИ. Кроме того, проведение независимых проверок алгоритмов на наличие предвзятости является важной мерой.
- С помощью этих мер можно значительно улучшить качество данных и, следовательно, повысить точность результатов, которые AI предлагает в научных исследованиях.
- Модели искусственного интеллекта, в том числе используемые для создания маркетингового контента, обучаются на обширных наборах данных.
- Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой одну из самых значительных технологических революций нашего времени, способную преобразовать различные аспекты нашей жизни — от здравоохранения и образования до экономики и правоприменения.
- Это может происходить из-за несовершенного дизайна, неверных предположений или неподходящих критериев оптимизации.
- Например, жители удалённых регионов или лица с низким доходом могут столкнуться с отказами, несмотря на стабильную кредитную историю.
Этот закон позволяет проводить эксперименты с минимальными правовыми рисками для разработчиков. В 2021 году началась работа над законопроектом, регулирующим этические аспекты и предотвращение предвзятости в алгоритмах. Крайне важно обеспечить обучение навыкам распознавания предубеждений и противодействия им. Это включает в себя понимание этических последствий их отзывов о поведении модели ИИ. Прозрачность в том, как человеческая обратная связь влияет на корректировку модели ИИ, имеет важное значение. Четкая документация и открытое общение о процессе оценки могут помочь выявить потенциальные предвзятости.
Требуется ли присутствие человека в цикле или вмешательство человека для проекта AI / ML?
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. Они обнаружили, что наивная тонкая настройка не способна кардинально изменить механизм принятия решений модели, поскольку для этого требуется перейти в другую долину на ландшафте потерь. Вместо этого вам нужно провести модель через барьеры, разделяющие «стоки» или «долины» низких потерь. Авторы называют этот корректирующий алгоритм Connectivity-Based Fine-Tuning (CBFT). В последнее время DNN стали широко распространены в науке, технике и бизнесе, и даже в популярных приложениях, но иногда они полагаются на ложные атрибуты, которые могут передавать предвзятость. Эта статья рассматривает последствия предвзятости в ИИ и предлагает идеи по эффективным стратегиям снижения ее влияния. ИИ может использоваться для сбора и обработки огромных объемов персональных данных. Несанкционированное или неэтичное использование этих данных может поставить под угрозу конфиденциальность отдельных лиц, что приводит к опасениям по поводу слежки, утечки данных и кражи личных данных. ИИ также может представлять угрозу, когда речь идет об ответственности их автономных приложений, таких как беспилотные автомобили. http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/ Установление правовых рамок и этических стандартов для подотчетности и ответственности будет иметь важное значение в ближайшие годы. Некоторые из них выполняют адаптивную функцию, поскольку они способствуют более эффективным действиям или более быстрым решениям. Другие, по-видимому, происходят из отсутствия соответствующих навыков мышления или из-за неуместного применения навыков, бывших адаптивными в других условиях»[8]. Существует также сложившиеся направления как когнитивная психология и когнитивно-бихевиоральная терапия (КБТ).
Предвзятость в искусственном интеллекте, предвзятость данных и алгоритмическая предвзятость
Следует доверять моделям, результаты которых влияют на бизнес, финансы, https://openml.org здоровье или личные ситуации, иначе они не будут использоваться. Проблемы предвзятости и дискриминации в ИИ являются серьёзными этическими вызовами, которые необходимо решать для обеспечения справедливого и безопасного использования этой технологии. Предвзятость может проникать в алгоритмы через данные, методы и предположения разработчиков, что требует комплексного подхода к её устранению. Хотя термины “предвзятость в ИИ”, “предвзятость данных” и “алгоритмическая предвзятость” связаны между собой, они относятся к разным аспектам проблемы. Предвзятость в ИИ – это широкий термин, который охватывает любые систематические ошибки в системах ИИ, приводящие к несправедливым результатам. Под предвзятостью данных понимается именно предвзятость, присутствующая в обучающих данных, которая может возникать из различных источников, таких как исторические предрассудки, перекошенная выборка или неточные измерения.