Offset AI można zdefiniować jako błąd, który występuje, gdy model algorytmiczny wykazuje zachowanie różnicowe w odniesieniu do jednej grupy w porównaniu do innej grupy w oparciu o ich chronione cechy, takie jak płeć, rasa, wiek, niepełnosprawność, religia, itp. W ostatnich latach naukowcy znaleźli dowody na stronniczość grypy w różnych zastosowaniach, w tym algorytmy rekrutacji, systemy punktacji kredytowej, narzędzia diagnostyczne w opiece zdrowotnej i oprogramowanie do rozpoznawania obrazów.
Istnieje jednak ograniczone zrozumienie, jak te stronniczości przejawiają się w odniesieniu do lesbijek, gejów, biseksualistów, transseksualistów (LGBT) specjalnie. Ten brak wiedzy doprowadził do wezwania do poprawy mechanizmów identyfikacji, zapobiegania i łagodzenia uprzedzeń wobec osób LGBT.
Mechanizmy wykrywania biasu grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT
Jednym z mechanizmów wykrywania stronniczości grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT jest analiza danych. Naukowcy zajmujący się badaniami statystycznymi mogą ustalić, czy wyniki algorytmu uczenia maszynowego różnią się znacznie między różnymi grupami w środowisku LGBT.
Na przykład, mogą one sprawdzić, czy algorytm daje różne przewidywania dla nazw neutralnych dla płci w porównaniu z nazwami niepohamowanymi, lub zaleca różne produkty dla osób, które identyfikują się jako nieparzyste w porównaniu z tymi, którzy nie.
Ponadto analitycy danych mogą używać technik przetwarzania języka naturalnego do wykrywania domyślnej dyskryminacji w danych tekstowych. Mogą one analizować opinie online lub posty w mediach społecznościowych związane z problemami LGBT w celu zidentyfikowania wszelkich wzorców uprzedzeń.
Zapobieganie stronniczości AI wobec populacji LGBT
Aby zapobiec stronniczości AI wobec populacji LGBT, twórcy powinni rozwijać algorytmy włączające się od początku. Muszą one gromadzić dane z różnych źródeł, w tym społeczności LGBT, i rozważyć unikalne potrzeby i doświadczenia każdej grupy podczas tworzenia swoich modeli. Deweloperzy muszą również stosować wskaźniki kapitału własnego do oceny wyników swoich modeli na zbiorach danych LGBT przed ich wprowadzeniem do produkcji. Wskaźniki kapitału własnego mierzą, jak dobrze działa algorytm w całej demografii i pomagają zagwarantować, że nie będzie on nieproporcjonalnie wpływał na jedną grupę nad drugą.
Łagodzenie uprzedzeń dotyczących grypy ptaków przeciwko grupom LGBT
Po zidentyfikowaniu i zapobiegnięciu stronniczości grypy, istnieje kilka sposobów złagodzenia jej skutków. Jednym z podejść jest post-processing, gdzie ludzie ręcznie interweniować w celu skorygowania błędów wykrytych przez algorytm. Może to obejmować modyfikację parametrów modelu lub zapewnienie dodatkowego wejścia w celu poprawy dokładności. Inną metodą jest debiazacja algorytmiczna, polegająca na szkoleniu modelu z alternatywnymi przykładami w celu zmniejszenia jego zależności od stronniczych funkcji.
Na przykład model wyszkolony do rozpoznawania twarzy może być przekwalifikowany za pomocą obrazów osób niebędących osobami binarnymi w celu zminimalizowania stronniczości płci.
Wreszcie, wyjaśnione metody AI (XAI) pozwalają użytkownikom zrozumieć, dlaczego algorytm dokonał pewnych prognoz, zapewniając bardziej świadome podejmowanie decyzji.
Skuteczność mechanizmów wykrywania, zapobiegania i łagodzenia uprzedzeń w zakresie grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT
Skuteczność mechanizmów wykrywania, zapobiegania i łagodzenia uprzedzeń w zakresie grypy ptaków przeciwko grupom LGBT zależy od różnych czynników, takich jak złożoność problemu, dostępność danych i dostępne zasoby wdrożyć rozwiązania.
Badania sugerują jednak, że takie podejścia mogą być skuteczne w zmniejszaniu uprzedzeń w zakresie grypy ptaków, gdy są stosowane odpowiednio.
Na przykład badania wykazały, że wskaźniki kapitałowe mogą poprawić wydajność modeli uczenia się maszynowego w odniesieniu do problemów związanych z płcią. Podobnie techniki XAI mogą zwiększyć zaufanie użytkowników do rozwiązań algorytmu, a także poprawić ich zrozumienie sposobu działania.
Ostatecznie rozwiązanie problemu uprzedzeń w zakresie sztucznej inteligencji wymaga podejścia wielostronnego z udziałem wielu zainteresowanych stron w środowisku akademickim, przemyśle i rządzie.
Jakie mechanizmy są stosowane w celu wykrywania, zapobiegania i łagodzenia uprzedzeń w zakresie grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT oraz ich skuteczności?
Systemy sztucznej inteligencji zostały opracowane z wbudowanymi algorytmami do wykrywania i korygowania stronniczości wobec różnych demografii, w tym społeczności LGBT. Mechanizmy te obejmują techniki filtrowania danych, takie jak usuwanie z zbiorów danych informacji wykorzystywanych do szkolenia modeli uczenia maszynowego i uwzględnianie różnych perspektyw podczas opracowywania modelu. Ponadto regularne monitorowanie i ocena wyników w zakresie grypy ptaków może pomóc zidentyfikować wszelkie potencjalne tendencje, które mogą pojawić się w czasie.