Опасности предвзятости нейросетей и искусственного интеллекта: разбор бизнес-рисков AI инсайдер

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. 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. 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. В процессе обучения сети они складываются в цепочку и в итоге возникает третье звено – AI bias. Мы создаем пространство для профессионалов и энтузиастов, предоставляя последние новости, глубокие аналитические статьи и актуальные руководства по использованию AI. Наша цель — собрать на одной платформе самые передовые знания, чтобы каждый, от новичка до эксперта, https://mlcommons.org мог найти здесь нужную информацию. Существование алгоритмической предвзятости находится в противоречии с интуитивным представлением, а в некоторых случаях с мистической убежденностью в объективности результатов, полученных в результате обработки данных на компьютере. Разработчики систем на принципах глубинного обучения, как и все остальные представители человеческой расы, являются носителями той или иной когнитивной пристрастности (cognitive bias). https://olimp.mstislavl.ru/user/Search-Elevation/ У каждого человека есть свой жизненный путь, накопленный опыт, поэтому он не в состоянии быть носителем абсолютной объективности.

Положительные качества человека: список достоинств для жизни, отношений и работы

Алгоритмическая предвзятость может проявляться в том случае, если сами алгоритмы имеют предвзятый характер. Компания СМС предлагает комплексные услуги по разработке, включая дизайн, программирование, тестирование и поддержку. Наши опытные специалисты помогут вам реализовать любые идеи и превратить их в высококачественный продукт, который привлечет и удержит пользователей. Использование ИИ в рекрутинге позволяет не только улучшить качество найма, но и сформировать команду, которая действительно соответствует задачам и ценностям компании. Степень в области этики не является обязательной; наличие четко определенной личной этики. Трудовая этика не может быть полностью отделена от вашей личной этики (как в сериале “Severance”).

«Я начинаю проявлять чувства к ИИ» — феномен интелфилии

Это звучит великолепно; однако синтетические данные — это лишь часть головоломки, а не решение. Обнаружение предвзятости имеет решающее значение в маркетинге с использованием ИИ, особенно при создании контента, охватывающего разнообразную аудиторию. Модели искусственного интеллекта, в том числе используемые для создания маркетингового контента, обучаются на обширных наборах данных.

Это подмножество машинного обучения, отличающееся использованием моделей нейронных сетей, о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Образование по вопросам предвзятости в ИИПонимание источников и последствий предвзятости в ИИ является важным первым шагом. Существуют многочисленные онлайн-курсы, вебинары и ресурсы, сосредоточенные непосредственно на этике ИИ, справедливых алгоритмах и стратегиях снижения предвзятости. Ознакомьтесь с понятиями, такими как алгоритмическая предвзятость, критерии справедливости и социальные последствия технологий ИИ. Это может привести к получению неполных результатов или результатов, несправедливо перекошенных в пользу одной группы по сравнению с другой. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Если бы робот учился только по этой книге, он мог бы несправедливо отдавать предпочтение яблокам в своих решениях. https://www.webwiki.fr/partnershiponai.org Это может стать проблемой, особенно если предполагается, что робот будет одинаково относиться к яблокам и апельсинам. Следует доверять моделям, результаты которых влияют на бизнес, финансы, 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.