Profil public - Organic-Savvy - Annonces au Maroc gratuites

Dernières annonces: Organic-Savvy

Aucune annonce n'a été ajoutée pour l'instant

Profil de Organic-Savvy

Full name: Organic-Savvy
Adresse:
Adresse: Khouribga, Sous-Massa-Drâa, Morocco
Site web: https://machinelearningmastery.com
User Description: Разработайте контрольный список для оценки моделей, отслеживания производительности по демографическим группам и обзора процессов принятия решений. Сделав аудит рутинной частью жизненного цикла разработки ИИ, вы сможете выявлять предвзятости до того, как они станут более серьезной проблемой. В заключение, борьба с предвзятостью в искусственном интеллекте является не только технической задачей, но и моральной ответственностью. Поскольку ИИ продолжает играть неотъемлемую роль в обществе, приверженность борьбе с предвзятостью будет критически важна для использования его потенциала на благо общества. Развитие ИИ открывает большие перспективы для различных отраслей, но оно сопровождается серьезными этическими вызовами, такими как предвзятость, конфиденциальность и ответственность.Они проявляются в нарушении таких важных принципов как расовое и гендерное равенства. Развитие технологий https://machinelearningmastery.com AI продолжает набирать обороты и открывает новые горизонты для науки. Однако необходимо помнить о важности критического отношения к результатам, получаемым с помощью AI.Использование JoJoGAN для стилизации одноразовых фотографийОбучение пользователей конкретике может устранить многие исторические предубеждения в ИИ. Этот поток открывает доступ к данным самого высокого качества, независимо от того, где они находятся и у кого они есть, создавая путь к минимизации систематических ошибок и созданию высокоэффективных моделей, которым мы можем доверять. Этот поток также описан в Законе ЕС об искусственном интеллекте в требованиях к нормативной «песочнице» в области искусственного интеллекта. А в далеко не тривиальных по своей сложности приложениях глубинного обучения алгоритмическая пристрастность тем более возможна.Психологи стали изучать когнитивную пристрастность как самостоятельное явление в семидесятых годах ХХ века, в отечественной https://deepmind.com/blog психологической литературе ее принято называть когнитивным искажением. Возникают естественные вопросы – откуда взялась AI bias и что с этой предвзятостью делать? Справедливо допустить, что предвзятость ИИ не вызвана какими-то собственными свойствами моделей, а является прямым следствием двух других типов предвзятостей – хорошо известной когнитивной и менее известной алгоритмической.Это может включать сбор большего количества данных от недостаточно обслуживаемых групп или корректировку веса, придаваемого определенным точкам данных. Кроме того, может помочь разработка алгоритмов с учетом справедливости; это может включать включение ограничений или целей справедливости непосредственно в процесс оптимизации модели. Наконец, необходим постоянный мониторинг решений ИИ на предмет предвзятости, поскольку это позволяет своевременно корректировать модели по мере развития социальных норм и ценностей. Первой задачей будет найти реальный набор данных для использования, поскольку для таких типов моделей это по своей сути конфиденциальные данные.В результате можно достичь справедливых и более эффективных решений, повышая производительность и снижая время выполнения задач. На законодательном уровне Россия активно развивает правовые основы регулирования ИИ. В 2020 году был принят Федеральный закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций», регулирующий использование ИИ в различных отраслях.Мы надеемся, что данное руководство дало вам представление об этических аспектах машинного обучения и генеративного ИИ и о том, как ответственно подходить к их использованию. Предвзятость исключения - это еще один тип предвзятости, который может возникнуть, когда определенные точки данных исключаются из алгоритма обучения. Постоянный мониторинг и аудит систем ИИ независимыми сторонами могут помочь выявить и исправить предвзятости, которые могут быть упущены из виду при сотрудничестве человека и ИИ.AI-инструменты помогают оценивать кандидатов на основе фактических данных, исключая влияние субъективных факторов. Однако для эффективного использования технологий необходимо тщательно контролировать качество обучающих данных и комбинировать AI-решения с профессиональной экспертизой HR-специалистов. Создание репрезентативных данных, обеспечение прозрачности алгоритмов и проведение независимых проверок — ключевые меры для предотвращения дискриминации. Если алгоритмы обучаются на исторических данных, содержащих дискриминационные факторы, это может снижать шансы на получение кредита для определённых категорий граждан.Например, в США компании, разрабатывающие алгоритмы для правоохранительных органов и финансовых структур, обязаны тестировать их на наличие расовой и гендерной предвзятости.Этот тип предвзятости может привести к искажению результатов, поскольку алгоритм с большей вероятностью будет относиться к определенным точкам данных иначе, чем к другим.В 2020 году был принят Федеральный закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций», регулирующий использование ИИ в различных отраслях.Кроме того, определение в законе «регулятивной песочницы в области искусственного интеллекта» само по себе является непростой задачей.Компании, работающие с ИИ, должны раскрывать информацию о том, какие данные используются для обучения алгоритмов и каким образом принимаются решения.Unite.ИИAdobe, например, в интервью TechRadar сообщила о программировании своего инструмента Firefly Gen AI с учётом расы, места проживания и разнообразия региона пользователей для достоверного отображения реальности в результатах. Google столкнулся с критикой после того, как обновлённый чат-бот Gemini начал выдавать неверные сведения об исторических фигурах, что привело к временной приостановке функции создания изображений людей до нахождения решения. Причина столь высокого интереса к AI bias объясняется тем, что результаты внедрения технологий ИИ в ряде случаев задевают основные ценности современного общества.О расизме и сексизме, свойственном ИИ, пишут не только профессиональные издания как Engadget[1]или TechTolks[2]но и массовые журналы и газеты, например Forbes[3], The Guardian[4], The New York Times[5]. В материале, подготовленном специально для TAdviser, на эти вопросы отвечает журналист Леонид Черняк. С помощью этих мер можно значительно улучшить качество данных и, следовательно, повысить точность результатов, которые AI предлагает в научных исследованиях. Компания Universal Music Group также заявила, что музыка, созданная искусственным интеллектом, нуждается в регулировании. Они призвали стриминговые платформы бороться с несанкционированным использованием музыки оригинальных исполнителей. https://auslander.ru/ai-content-riski-resheniya/ Эти наборы данных могут содержать исторические предубеждения или искаженные точки зрения, которые непреднамеренно внедряются в результаты работы ИИ. Например, если модель ИИ обучена на данных, которые преимущественно характеризуют определенную демографическую группу в определенных ролях или контекстах, она может воспроизвести эти предвзятости в своем генерируемом контенте. Это может привести к тому, что маркетинговые материалы будут не только несправедливыми, но и потенциально вредными для репутации бренда и отношений с клиентами. Предвзятость в моделях ИИ может возникать из различных источников, включая данные, используемые для обучения этих моделей, конструкцию самих алгоритмов или социальные предубеждения, которые непреднамеренно закодированы в них. Например, если модель ИИ обучена на исторических данных о найме, которые отражают прошлые гендерные предубеждения, она может научиться отдавать предпочтение одному полу перед другим при отборе кандидатов на работу.Опасности предвзятости нейросетей и искусственного интеллекта: разбор бизнес-рисковОдним из основных источников предвзятости в ИИ являются данные, используемые для обучения этих моделей. Алгоритмы машинного обучения учатся на исторических данных, которые могут отражать существующие социальные предвзятости. Например, если в наборе данных содержится предвзятая информация о определенных демографических группах, ИИ-система, обученная на этих данных, вероятно, будет продолжать эти предвзятости. Это может привести к дискриминационным последствиям, когда некоторые группы несправедливо оказываются в невыгодном положении. Например, технологии распознавания лиц продемонстрировали более высокие уровни ошибок для людей с темным цветом кожи по сравнению с белыми, вызывая серьезные этические проблемы. Существуют различные инструменты и методики, помогающие обнаружить и устранить предвзятость в системах ИИ.

Contacter l'annonceur