Защо резултатите от AI могат да бъдат пристрастни?

Докоснете, за да видите отговора

Отговор

Моделите отразяват закономерностите, пропуските, етикетите и обществените пристрастия в данните, както и решенията, взети при проектирането им.

Пристрастия могат да възникнат дори когато никой не е програмирал изрично дискриминация.

JRC DigComp / База данни на EPSOHQ за дигитални умения

По-задълбочено

Пристрастност: данни и проектиране, а не злонамереност

Пристрастността на AI произтича от закономерности, пропуски, етикети и обществени предубеждения в данните и от решенията при проектирането, а не само от явна дискриминация.

Научи повече

Слушай тази страница (бета)

Халюцинация Поверителност

Виж всички флашкарти

Използваме необходими бисквитки за работата на сайта. С Вашето разрешение използваме и инструменти за анализ и персонализирана реклама. Съгласието Ви за реклама ни позволява да споделяме с Google хеширани данни за контакт и данни за местоположение, за да отчитаме реализациите при пробен и доживотен достъп. Прочетете нашата Политика за поверителност.

Защо резултатите от AI могат да бъдат пристрастни?

Моделите отразяват закономерностите, пропуските, етикетите и обществените пристрастия в данните, както и решенията, взети при проектирането им.

Пристрастност: данни и проектиране, а не злонамереност

Докладване на проблем

Проблемът е докладван