Предвзятость в искусственном интеллекте: разоблачение

Требование Google к обновлению Gemini демонстрирует, что ИИ не превосходит интеллект своего создателя. Если разработчик не запрограммирует модель на учёт исторических событий или существующих предвзятостей, ИИ не будет их учитывать. Если же ИИ создаётся с предвзятостью, последствия для пользователей могут быть разрушительными. С фокусом на качество информации и безопасность, компания спровоцировала дискуссии о безопасности и надёжности новых моделей ИИ и их воздействии на пользователей. Обновление Google модели Gemini подчеркивает, что ум ИИ ограничен умом его создателя. Другая стратегия - алгоритмическая справедливость, которая фокусируется на разработке алгоритмов, явно учитывающих справедливость и направленных на минимизацию дискриминационных результатов. Такие техники, как предварительная, внутренняя и постобработка, могут использоваться для корректировки данных или модели, чтобы уменьшить предвзятость. Предварительная обработка включает в себя изменение обучающих данных для устранения предвзятости, а внутренняя обработка корректирует алгоритм обучения для обеспечения справедливости. Постобработка включает в себя модификацию выходных данных модели для исправления предвзятости. Кроме того, регулярный аудит и мониторинг систем ИИ поможет выявить и устранить предубеждения, которые могут появиться со временем.

Виртуальная Романтика: DreamGF AI Girlfriend прокачиваем навыки общения с противоположным полом с помощью ИИ

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. Однако, как и любая другая мощная технология, ИИ несёт в себе https://futureoflife.org/ai   как огромный потенциал для пользы, так и серьёзные риски. Одной из ключевых этических проблем, связанных с ИИ, являются предвзятость и дискриминация. Эти явления могут проявляться в самых разных областях применения ИИ, влияя на принятие решений и формируя несправедливое отношение к различным группам людей. В этой статье рассматриваются основные причины, проявления и методы борьбы с предвзятостью и дискриминацией в ИИ.

Обновление Quest v74: новые функции и улучшения

• Научные исследования становятся не такими эффективными, а иногда даже потенциально опасными.
• Требования конфиденциальности данных и локализации немедленно ограничивают наборы данных, к которым организации могут получить доступ.
• Хорошей новостью является то, что NTT Research предложила способ преодоления предвзятости в глубоких нейронных сетях (DNN), типе искусственного интеллекта.
• Это может включать сбор большего количества данных от недостаточно обслуживаемых групп или корректировку веса, придаваемого определенным точкам данных.

Скорость, с которой пользователи обнаруживают предвзятость в доступных моделях, таких как печально известный уклон CLIP в сторону текста на изображении говорит сам за себя. В качестве вице-президента по продукту, руководящего продуктом от создания до проникновения на рынок и роста. На данный момент ведущие варианты начинаются с конфиденциальной вычислительной среды. Благодаря этому решению все модели и данные шифруются перед отправкой в ​​защищенную вычислительную среду. Среду можно разместить где угодно, что важно при выполнении определенных требований по локализации данных. Это означает, что во время вычислений сохраняется как IP-адрес модели, так и безопасность входных данных — даже поставщик доверенной среды выполнения не имеет доступа к моделям или данным внутри нее. DCR проще в использовании, но они пока бесполезны для более надежных задач искусственного интеллекта и машинного обучения. TEE — это защищенные серверы, и им по-прежнему нужна интегрированная платформа для совместной работы, чтобы быстро приносить пользу. В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение, автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Несмотря на прорывы в устранении предвзятости, ИИ сталкивается с рядом других этических вызовов. ИИ может собирать и обрабатывать https://ai100.stanford.edu   огромные объемы информации, что вызывает опасения по поводу слежки и утечек данных. Другой важный вопрос — ответственность за действия автономных систем, таких как беспилотные автомобили. Необходимы четкие правовые рамки и стандарты, чтобы гарантировать подотчетность ИИ. Это может привести к тому, что научное сообщество окажется в застое, неспособным прогрессировать из-за недостатка достоверной информации. Предвзятость в AI может иметь серьёзные последствия не только для отдельных исследований, но и для научного сообщества в целом. Научные исследования становятся не такими эффективными, а иногда даже потенциально опасными. Это включает в себя курирование наборов данных, которые представляют широкий спектр населения и включают разнообразные точки зрения. Стейкхолдеры в разработке ИИ, включая исследователей и организации, должны быть внимательны к оценке своих наборов данных на предмет предвзятости и предпринимать шаги для обеспечения более справедливого представительства. Более того, применение таких техник, как увеличения данных, может помочь создать более сбалансированный набор данных, снизив вероятность предвзятых результатов.  https://molchanovonews.ru/user/SEO-Rankers/ Предвзятость в оценке моделей ИИ возникает как из-за данных, используемых для обучения этих моделей, так и из-за субъективных человеческих суждений, которые влияют на их разработку и оценку. Сознательная или бессознательная предвзятость может существенно повлиять на справедливость и эффективность систем ИИ. Примеры варьируются от программного обеспечения для распознавания лиц, показывающего различия в точности среди разных демографических групп, до алгоритмов одобрения кредитов, которые непреднамеренно закрепляют исторические предубеждения. 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.

Синергия инноваций: Как Reddit обогащает ИИ

Предвзятость в машинном обучении можно определить как процесс, при котором алгоритм или набор алгоритмов выдает результаты, несправедливо предвзятые по отношению к определенным группам. Доктор Изабелла Морено - выдающийся специалист в области криптовалют и технологии блокчейн, имеющая докторскую степень в области компьютерных наук от ETH Zurich, специализирующаяся на криптографической безопасности. Она имеет более 15 лет опыта в разработке протоколов блокчейн и анализе криптовалют. В настоящее время Изабелла руководит консалтинговой компанией, которая помогает бизнесу интегрировать технологию блокчейн для улучшения прозрачности и безопасности финансовых транзакций.  https://pinshape.com/onboarding/username Ее пионерская работа включает разработку безопасных цифровых кошельков и инновационное использование блокчейна для небанковских приложений.