Lidia PerskaPristranskost AI sproži kontroverzo na veliki konferenci
Med nedavno konferenco Fortune Most Powerful Women Summit je Kathi Vidal, vodja Urada za patente in blagovne znamke ZDA, strastno kritizirala Tesla tehnologijo AI zaradi pomanjkanja vključenosti. Vidal, cenjena inženirka z dolgo zgodovino v razvoju AI, je delila svoje osebne opazke o AI v svojem Tesla vozilu.
Sistematična pristranskost?
Po Vidalovih besedah Tesla AI vsakega pešca pomotoma identificira kot visokega beleca, kar šteje za zaskrbljujoče in označuje širši problem v AI sistemih. Čeprav ni bila neposredno citirana, je delila svoje nezadovoljstvo, pri čemer je poudarila napako v sposobnosti AI, da pravilno prepozna diverse ljudi.
Potencialne finančne posledice za Teslo
Vidal je izrazila močan stališče glede tega vprašanja, ko je namignila na svojo pripravljenost, da umakne znatne finančne naložbe iz Tesle, razen če se pristranskosti popravijo. Ta situacija poudarja nujno razpravo o vlogi AI pri ohranjanju stereotipov ter kaže morebitne resnične učinke takšnih pristranskosti, zlasti v vodilnih tehnologijah, kot so Teslina avtonomna vozila.
Zagovarjanje poštenih politik
Na konferenci je Vidal tudi razpravljala o svoji viziji za pravične politike AI. Poudarila je pomen raznolikih glasov pri oblikovanju politik in se uprla pretiranemu vplivu velikih korporacij. Vidal podpira stališče, da bi razvoj AI moral pošteno in odgovorno služiti vsem.
Poziv k kolektivnim dejanjem
Spodbujala je javno sodelovanje pri oblikovanju politik AI, pri čemer je poudarila vlogo, ki jo imajo mala podjetja in posamezniki pri vplivanju na odločitve. Vidalov poziv k dejanju je poudaril, da ima vsakdo interes v prihodnji smeri AI ter pozvala ljudi, naj aktivno sodelujejo pri oblikovanju politik.
Strategije za izboljšanje vključenosti AI in zmanjšanje pristranskosti
V luči nedavnih razprav na konferenci Fortune Most Powerful Women, kjer je Kathi Vidal izpostavila pomembne težave pristranskosti v Tesla tehnologiji AI, je jasno, da je naslovitev pristranskosti AI ključna za prihodnost tehnologije. Spodaj je nekaj nasvetov, življenjskih trikov in zanimivih dejstev, ki lahko vodijo posameznike in organizacije, ki si prizadevajo za spodbujanje vključenosti in zmanjšanje pristranskosti v AI sistemih.
Razumevanje pristranskosti AI
Eno od prvih korakov k zmanjšanju pristranskosti AI je razumevanje, kaj je to. AI sistemi se učijo iz velikih podatkovnih nizov, in če ti podatkovni nizi vsebujejo pristranske informacije, lahko AI te pristranskosti ohrani. Zanimivo dejstvo je, da lahko pristranskosti nastanejo iz neuravnoteženih podatkovnih nizov – če podatkovni niz vsebuje večinoma slike visokih belih moških, se AI, usposobljen na njem, lahko bori pri prepoznavanju ljudi, ki izgledajo drugače.
Nasveti za zmanjšanje pristranskosti AI
1. Raznoliki podatkovni nizi: Poskrbite, da bodo podatkovni nizi za usposabljanje AI sistemov reprezentativni za populacijo. To pomeni vključiti široko paleto starosti, spolov, etničnih skupin in tipov telesa v podatke.
2. Redni pregledi: Izvajajte redne preglede AI sistemov, da bi odkrili in odpravili pristranskosti. To vključuje testiranje AI v različnih scenarijih, da se zagotovi enaka uspešnost za vse demografske skupine.
3. Raznolike oblikovne ekipe: Zberite raznolike ekipe za razvoj tehnologij AI. Različni pogledi lahko pomagajo zgodaj odkriti morebitne pristranskosti v procesu razvoja.
4. Povratne informacije: Uvedite robustne povratne informacije, kjer uporabniki lahko poročajo o nepravilnostih ali pristranskostih, kar omogoča nenehno izboljševanje AI sistemov.
Življenjski triki za posameznike
– Sodelujte z AI: Ko uporabljate tehnologijo AI, dajte povratne informacije, kjer je to mogoče, zlasti če opazite pristranskosti. Mnoge družbe se zanašajo na poročila uporabnikov za izboljšanje svojih sistemov.
– Bodite obveščeni: Sledite razpravam in posodobitvam strokovnjakov in organizacij, ki delajo na etiki in pravičnosti AI. Pomaga vedeti stanje pristranskosti AI in prizadevanja za njihovo zmanjšanje.
Zanimiva dejstva o vključenosti AI
– Projekt odprte kode: Nekatere organizacije so ustvarile odprtokodne podatkovne nize in orodja za pomoč pri odkrivanju in popravljanju pristranskosti v AI sistemih. Ti viri so neprecenljivi za razvijalce, ki si prizadevajo za ustvarjanje pravičnejših tehnologij AI.
– Trendi v zakonodaji: Vlade po vsem svetu začnejo prepoznavati pristranskosti AI in ustvarjajo predpise, osredotočene na spodbujanje pravičnosti in odgovornosti pri uvajanju AI.
Pridružite se gibanju
Glede na vpliv tehnologij AI na vsakdanje življenje, je ključno, da posamezniki sodelujejo v razpravah o politikah in etiki AI. Ne glede na to, ali ste razvijalec, odločevalec ali potrošnik, je vaš prispevek dragocen. Vsakdo ima svojo vlogo pri usmerjanju AI proti bolj vključujočim in nepristranskim rezultatom.
Z izkoriščanjem teh strategij in sprejemanjem proaktivnih korakov lahko tako posamezniki kot organizacije prispevajo k ustvarjanju AI sistemov, ki bolje služijo vsem članom družbe. Za več informacij o AI in sorodnih temah lahko obiščete vire, kot so IBM ali MIT.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br
