AI bias предвзятость искусственного интеллекта

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. 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. «Теперь перед нами стоит задача достигнуть большего равенства, сделав социальные изменения приоритетом». Анализируем реальные случаи предвзятости ИИ и методы, которыми компании стремятся их исправить. Любой создаваемый человеком артефакт является носителем тех или иных когнитивных пристрастностей его создателей. Можно привести множество примеров, когда одни и те же действия приобретают в разных этносах собственный характер, показательный пример – пользованием рубанком, в Европе его толкают от себя, а в Японии его тянут на себя. Вот почему за последние пару лет заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. 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.

Обучай модели искусственного интеллекта за считанные секунды с помощью Ultralytics YOLO

• Крайне важно обеспечить обучение навыкам распознавания предубеждений и противодействия им.
• Убедитесь, что ваши обучающие наборы данных включают широкий спектр демографий и точек зрения.
• Некоторые примеры предвзятости включают высокую вероятность диагностических ошибок у людей, которые не попадают в основные категории выборки.
• Вот почему за последние пару лет заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias.
• Об угрозе возможного «заражения машины человеческими пристрастиями» много лет назад впервые задумался Джозеф Вейценбаум, более известный как автор первой способной вести диалог программы Элиза, написанной им в еще 1966 году.

Она возникает в тех случаях, когда система отражает внутренние ценности ее авторов, на этапах кодирования, сбора и селекции данных, используемых для тренировки алгоритмов. В  реальной жизни этими "яблоками и апельсинами" могут быть различные группы людей, а "книгой" - данные, которые мы используем для обучения системы машинного обучения. Предвзятость в машинном обучении может привести к несправедливым результатам для определенных групп людей. Этот пример подчеркивает важность рассмотрения этических аспектов перед выпуском системы искусственного интеллекта в приложения с более серьезными последствиями, такие как правопорядок. Чтобы обеспечить справедливость и точность моделей машинного обучения, важно проверять их на предвзятость до запуска в производство. Например, если система машинного обучения обучается на данных, полученных преимущественно от представителей одной расы или пола, она может выдавать результаты, благоприятствующие этой группе по сравнению с другими. Оставайтесь любознательными и адаптивнымиОбласть ИИ быстро развивается, и важным является оставаться адаптивным в вашем подходе. Изучайте новые исследования, посещайте конференции и будьте открыты к обучению на основе опыта других. Ландшафт борьбы с предвзятостью постоянно развивается, и проактивный подход является ключом к опережению событий. 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 3: ИИ в диагностике здравоохранения

Предвзятость отбора возникает, когда выборка данных, используемых для обучения алгоритма, не является репрезентативной для всей популяции в целом. Недавнее достижение генеративный ИИ наблюдался сопутствующий бум корпоративных приложений в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, транспорт. Развитие этой технологии также приведет к появлению других новых технологий, таких как технологии защиты кибербезопасности, достижения квантовых вычислений и прорывные методы беспроводной связи. Однако этот взрыв технологий следующего поколения несет с собой свой собственный набор проблем. Кажется, человечество застряло в бесконечной петле введения и исправления предубеждений. AutoML для победы, модели искусственного интеллекта, обучающие модели искусственного интеллекта, и, в конечном счете, беспристрастный искусственный интеллект. 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. Например, жители удалённых регионов или лица с низким доходом могут столкнуться с отказами, несмотря на стабильную кредитную историю. Хотя конкретные примеры в России пока не были широко изучены, аналогичные проблемы наблюдаются в других странах, что говорит о возможных рисках для российского рынка. Однако в настоящее время разработка систем ИИ редко зависит только от технических специалистов. В современных ИИ-компаниях за разработку продукта отвечают межфункциональные команды.  https://molchanovonews.ru/user/SEO-Rankers/ И одним из их основных направлений является проведение всесторонних исследований пользователей.  https://stack.amcsplatform.com/user/seo-victory Исследования пользователей чрезвычайно важны для выявления предвзятости и общего улучшения продукта. https://skitterphoto.com/photographers/266826/mccarty-huynh Некоторые из них выполняют адаптивную функцию, поскольку они способствуют более эффективным действиям или более быстрым решениям. https://emnlp.org   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).