Bias û Dadperweriya Pergalên Bingeha AI-ê di nav sûcê darayî de

Dema ku dor tê şerê sûcê darayî, dijwarî hene ku ji çarçoweya rawestandina sextekar an aktorên din ên xirab wêdetir diçin.

Hin ji nûtirîn, teknolojiyên pêşkeftî yên ku têne destpêkirin bi gelemperî pirsgirêkên xwe yên taybetî hene ku divê di qonaxên pejirandinê de bêne hesibandin da ku bi serfirazî li dijî sextekaran bêyî bertekên birêkûpêk şer bikin. Di tesbîtkirina sextekariyê de, dadmendiya modelê û pêşdaraziya daneyê dikare çêbibe dema ku pergalek girantir be an nûnertiya hin kom an kategoriyên daneyan tune be. Di teoriyê de, modelek pêşbînker dikare bi xeletî paşnavên ji çandên din bi hesabên xapînok ve girêbide, an jî bi derewîn xetera di nav beşên nifûsê de ji bo hin celeb çalakiyên darayî kêm bike.

Pergalên AI-ê yên alîgir dikarin xetereyek cidî nîşan bidin dema ku navûdeng dibe ku bandor bibe û dema ku daneyên berdest nûnertiya nifûsê an diyardeya keşfê nebin çêdibe. Vê daneyê guhêrbarên ku diyardeya ku em dixwazin pêşbînî bikin bi rêkûpêk digire nagire. An jî wekî din ev dane dikare naveroka ku ji hêla mirovan ve hatî hilberandin vehewîne ku dibe ku alîgiriya li dijî komên mirovan hebe, ku ji hêla ezmûnên çandî û kesane ve hatî mîras kirin, di dema girtina biryaran de rê li ber xeletiyan vedike. Gava ku di destpêkê de dane dibe ku objektîf xuya bike, ew hîn jî ji hêla mirovan ve têne berhev kirin û analîz kirin, û ji ber vê yekê dikare alîgir be.

Digel ku di warê sererastkirina xetereyên cihêkarî û neheqiyê de di pergalên AI-ê de an rastkirinên domdar ên pirsgirêka dadperwerî û kêmasiyê di mîmarîkirina modela fêrbûna makîneyê de û karanîna wan de guleyek zîv tune, divê ev mijar hem ji bo civakê û hem jî ji bo sedemên karsaziyê.

Di AI-ê de Tiştê Rast dikin

Di pergalên bingehîn ên AI-ê de ne tenê tiştek rast e, lê ji bo karsaziyê jî tiştek biaqil e - û kêşeyên ji bo serokên karsaziyê zêde ne. Pergalên AI-ê yên alîgir dikarin saziyên darayî ber bi rêyek xelet ve bibin bi dabeşkirina derfet, çavkanî, agahdarî an kalîteya karûbarê bi neheqî. Tewra potansiyela wan heye ku mafên medenî binpê bikin, zirarê bidin ewlehiya kesan, an bandorê li ser xweşiya kesek bikin ger wekî şermezarkirin an êrîşkar bêne hesibandin.

Ji bo pargîdaniyan girîng e ku hêz û xetereyên biasiya AI-ê fam bikin. Her çend pir caran ji hêla saziyê ve nayê zanîn, pergalek bingehîn a AI-ê ya alîgir dikare model an daneyên zirardar bikar bîne ku pêşbaziya nijad an zayendî di biryarek deynkirinê de eşkere dike. Agahiyên wekî nav û zayendê dikarin ji bo kategorîzekirin û naskirina serlêderan bi awayên neqanûnî bibin wekîl. Tewra ku beralîbûn bê mebest be jî, ew dîsa jî rêxistinê dixe xeterê ji ber ku li gorî daxwazên rêziknameyê tevnegere û dikare bibe sedem ku hin komên mirovan bi neheqî deyn an xetên krediyê werin red kirin.

Heya nuha, rêxistin ne xwediyê perçeyên ku bi serfirazî di pergalên AI-ê de neyartiyê kêm bikin tune ne. Lê digel ku AI-ê her ku diçe li karsaziyan tê bicîh kirin da ku biryaran agahdar bike, girîng e ku rêxistin hewil bidin ku alîgiriyê kêm bikin, ne tenê ji ber sedemên exlaqî, lê ji bo pêkanîna daxwazên rêziknameyê û avakirina dahatê.

Çand û Pêkanîna "Edalet-Aware".

Çareseriyên ku li ser sêwirandin û bicîhkirina bi edalet-hişmendî hûr dibin dê encamên herî bikêrhatî bin. Pêdivî ye ku pêşkêşvan xwedî çandek analîtîk bin ku wergirtina daneyan, hilanîn û birêvebirina berpirsiyarî wekî hêmanên pêdivî yên dadperweriya algorîtmîkî dihesibîne, ji ber ku heke encamên projeyek AI-ê ji hêla danûstendinên alîgir, lihevhatî, an şikestî ve were çêkirin, dê aliyên bandorker bi têra xwe ji parastinê neyên parastin. zirara cihêkarî.

Ev hêmanên dadperweriya daneyê ne ku divê tîmên zanistiya daneyê li ber çavan bigirin:

• Nûneratî:Li gorî çarçoveyê, di nimûneya daneyê de kêm temsîlkirin an zêde temsîlkirina komên dezavantaj an bi qanûnî têne parastin dibe ku di encamên modela perwerdekirî de rê li ber nebaşbûna sîstematîk a aliyên xizan bigire. Ji bo ku rê li ber van cûrbecûr guheztinên nimûneyê bernedin, pisporiya domainê dê ji bo nirxandina lihevhatina di navbera daneyên ku hatine berhev kirin an hatine bidestxistin û nifûsa bingehîn a ku were model kirin de pir girîng be. Divê endamên tîmê teknîkî rêgezên sererastkirinê pêşkêşî bikin da ku xeletiyên temsîlî yên di nimûneyê de rast bikin.
• Ji bo Armanc û Têrbûn: Ji bo têgihiştinê girîng e ku daneyên berhevkirî ji bo armanca armanca projeyê bes in. Daneyên ne têr dibe ku bi dadmendî taybetmendiyên ku divê werin pîvandin da ku encamek rastdar a ku bi armanca xwestî ya pergala AI-ê re hevaheng e peyda neke. Li gorî vê yekê, endamên tîmê projeyê yên xwedî jêhatîbûna teknîkî û polîtîk divê hevkariyê bikin da ku diyar bikin ka mîqdara daneyê bes e û ji bo armancê maqûl e.
• Yekbûna çavkaniyê û rastbûna pîvandinê:Kêmkirina biasê ya bi bandor di destpêka derxistina daneyan û pêvajoyên berhevkirinê de dest pê dike. Hem çavkanî û hem jî amûrên pîvandinê dibe ku faktorên cihêkar bixin nav danezanê. Ji bo ewlekariya ne-zerarê cihêkar, divê nimûneya daneyê xwedan yekparebûna çavkaniyek çêtirîn be. Ev dihewîne ewlekarî an piştrastkirina ku pêvajoyên berhevkirina daneyan çavkaniyên pîvandinê yên maqûl, pêbawer û bêalî û rêbazên berhevkirinê yên bihêz vedihewîne.
• Demî û Nûbûn: Ger danehevên daneyên kevnar tê de bin, wê hingê guhertinên di belavkirina daneya bingehîn de dibe ku bandorek neyînî li ser giştîkirina modela perwerdekirî bike. Bi şertê ku ev guheztinên belavkirinê guheztina pêwendiya civakî an dînamîkên komê nîşan bidin, ev windabûna rastbûna di derheqê taybetmendiyên rastîn ên nifûsa bingehîn de dibe ku pêşbaziyê bixe nav pergala AI-ê. Ji bo pêşîgirtina li encamên cihêkarî, divê demkî, û nûbûna hemî hêmanên danezanê were şopandin.
• Têkilî, Minasib û Zanîna Domainê: Fêmkirin û bikaranîna jêderên herî guncaw û cureyên daneyan ji bo avakirina pergalek AI-ya bihêz û bêalî girîng e. Zanîna zexm li ser dabeşkirina nifûsê ya bingehîn, û armanca pêşbînîkirî ya projeyê, ji bo hilbijartina danûstendinên pîvandinê yên herî têkildar ên ku beşdarî çareseriya maqûl ya çareseriya diyarkirî dibe alîkar e. Divê pisporên domainê ji nêz ve bi tîmên zanistiya daneyê re hevkariyê bikin da ku di diyarkirina kategorî û çavkaniyên pîvanê yên herî maqûl de bibin alîkar.

Dema ku pergalên bingehîn ên AI-ê di pêvajoyên otomatîkî yên biryardanê de dibin alîkar û teserûfa lêçûnê peyda dikin, saziyên darayî yên ku AI-ê wekî çareseriyek dihesibînin divê hişyar bin da ku biryarên alîgir pêk neyên. Divê rêberên tevheviyê bi tîmê zanistiya daneya xwe re di rê de bin da ku piştrast bikin ku kapasîteyên AI berpirsiyar, bibandor û bê alî ne. Hebûna stratejiyek ku AI-ya berpirsiyar pêşengiyê dike, tiştê rast e ku meriv bike, û dibe ku ew rêyek lihevhatina bi rêzikên AI-ê yên pêşerojê jî peyda bike.