څنګه AI ته د پام وړ چلند کول د متعصب ډیټا سیټونو کموي

متعصب ډیټاسیټونه او اخلاقي AI

د AI ځواک لرونکي حلونه د مؤثره کیدو لپاره ډیټا سیټونو ته اړتیا لري. او د دې ډیټا سیټونو رامینځته کول په سیستماتیک کچه د ضمني تعصب ستونزې سره ډک دي. ټول خلک د تعصب څخه رنځ وړي (دواړه هوښیار او بې شعوره). تعصب کولی شي هر ډول ب takeه ونیسي: جغرافیه ، ژبني ، ټولنیز-اقتصادي ، جنسیت او نژاد پرست. او دا سیستماتیک تعصبونه په ډیټا کې پخیږي ، کوم چې کولی شي د AI محصولاتو پایله ولري چې تعصب ته دوام ورکوي او پراخوي. سازمانونه د ډیټا سیټونو کې د تعصب په وړاندې د کمولو لپاره ذهني چلند ته اړتیا لري.

هغه مثالونه چې د تعصب ستونزه روښانه کوي

د دې ډیټا د تعصب یوه د پام وړ بیلګه چې په هغه وخت کې یې ډیر منفي مطبوعات ترلاسه کړل د بیا پیلولو لوستلو حل و چې د نارینه نوماندانو په پرتله یې د میرمنو په پرتله خوښ و. دا ځکه چې د استخدام وسیلې ډیټا سیټونه د تیرې لسیزې راهیسې د بیا پیلولو په کارولو سره رامینځته شوي کله چې ډیری غوښتونکي نارینه وو. ډاټا متعصبه وه او پایلې دا تعصب منعکس کوي. 

یو بل پراخه راپور شوی مثال: د ګوګل I/O پراختیا کونکي کلني کنفرانس کې ، ګوګل د AI ځواک لرونکي ډرماتولوژي مرستې وسیلې یوه کتنه شریکه کړه چې له خلکو سره مرسته کوي پوه شي چې د دوی د پوټکي ، ویښتو او نوکانو پورې اړوند مسلو سره څه تیریږي. د ډرماتولوژي معاون په ګوته کوي چې څنګه AI د روغتیا پاملرنې سره د مرستې لپاره وده کوي - مګر دا د نیوکې په پایله کې AI ته د تعصب احتمال هم په ګوته کوي چې دا وسیله د رنګ خلکو لپاره کافي ندي.

کله چې ګوګل وسیله اعلان کړه، شرکت یادونه وکړه:

د دې لپاره چې ډاډ ترلاسه کړو چې موږ د هرچا لپاره جوړ شوي یو، زموږ ماډل د عمر، جنس، نژاد، او د پوستکي ډولونو په څیر فکتورونو حساب کوي - له رنګه پوستکي څخه تر نسواري پوستکي پورې چې په ندرت سره سوځي.

ګوګل ، د پوټکي عام شرایطو ته د ځوابونو موندلو کې د مرستې لپاره د AI کارول

مګر په وائس کې یوه مقاله وویل چې ګوګل د ټول شموله ډیټا سیټ کارولو کې پاتې راغلی:

د دې کار د سرته رسولو لپاره، څیړونکو د 64,837 ناروغانو د 12,399 انځورونو روزنې ډیټاسیټ کارولی چې په دوو ایالتونو کې موقعیت لري. مګر د پوټکي د زرګونو شرایطو څخه چې انځور شوي، یوازې 3.5 سلنه د Fitzpatrick پوستکي ډولونو V او VI سره د ناروغانو څخه راغلي - کوم چې په ترتیب سره نسواري پوستکي او تور نسواري یا تور پوستکي استازیتوب کوي. د څیړنې په وینا، د ډیټابیس 90 سلنه د هغو خلکو څخه جوړه شوې وه چې روښانه پوستکي، تور سپین پوستکي، یا روښانه نسواري پوستکي لري. د متعصب نمونې اخیستنې په پایله کې، د ډرماتولوژیسټانو په وینا دا ایپ کولی شي د هغو خلکو څخه ډیر یا کم تشخیص کړي چې سپین نه وي.

مرستیال ، د ګوګل نوی ډرماتولوژي ایپ د تیاره پوټکي لرونکو خلکو لپاره نه و ډیزاین شوی

ګوګل د دې په ځواب کې وویل چې دا به دا په رسمي ډول خوشې کولو دمخه وسیله پاکه کړي:

زموږ د AI لخوا پرمخ وړل شوي ډرماتولوژي مرستې وسیله د دریو کلونو څخه ډیرې څیړنې پای ته رسیدل دي. له هغه وخته چې زموږ کار د طبیعت په طب کې ښودل شوی و، موږ د اضافي ډیټاسیټونو په یوځای کولو سره خپلې ټیکنالوژۍ ته وده او پاکولو ته دوام ورکړ چې پکې د زرګونو خلکو لخوا مرسته شوي ډیټا او په ملیونونو نور د پوټکي اندیښنې عکسونه شامل دي.

ګوګل ، د پوټکي عام شرایطو ته د ځوابونو موندلو کې د مرستې لپاره د AI کارول

څومره چې موږ تمه لرو د AI او ماشین زده کړې برنامې کولی شي د دې تعصبونو لپاره سم شي ، حقیقت پاتې دی: دوی یوازې دي. سمارټ لکه څنګه چې د دوی ډیټا سیټونه پاک دي. د زاړه برنامه کولو وینا ته تازه کولو کې کثافات دننه / کثافات بهر، د AI حلونه یوازې د دوی د ډیټا سیټونو کیفیت په څیر قوي دي چې د تګ څخه راځي. د پروګرامرانو له سمون پرته، دا ډیټا سیټونه د ځان د سمولو لپاره د شالید تجربه نلري - ځکه چې دوی په ساده ډول د حوالې بل چوکاټ نلري.

د مسؤلیت سره د معلوماتو سیټونو رامینځته کول د ټولو اساس دی اخلاقي مصنوعي استخبارات. او خلک د حل په مرکز کې دي. 

پام وړ AI اخلاقي AI دی

تعصب په خلا کې نه پیښیږي. غیر اخلاقي یا متعصب ډیټا سیټونه د پراختیا مرحلې په جریان کې د غلط چلند څخه راځي. د تعصب غلطیو سره د مبارزې لاره د مسؤلیت، انساني متمرکز، چلند غوره کول دي چې په صنعت کې ډیری یې Mindful AI بولي. Mindful AI درې مهمې برخې لري:

1. هوښیار AI د انسان متمرکز دی

د AI پروژې له پیل څخه، د پالن جوړونې په پړاوونو کې، د خلکو اړتیاوې باید د هرې پریکړې په مرکز کې وي. او دا پدې مانا ده چې ټول خلک - نه یوازې یوه فرعي برخه. له همدې امله پراختیا کونکي اړتیا لري چې د نړۍ په کچه د خلکو متنوع ټیم باندې تکیه وکړي ترڅو د AI غوښتنلیکونه روزي ترڅو ټول شموله او له تعصب څخه پاک وي.

د نړیوال، متنوع ټیم څخه د ډیټا سیټونو کراوډ سورس کول ډاډ ورکوي چې تعصبونه پیژندل شوي او ژر تر ژره فلټر شوي. د مختلفو توکمونو، عمر ګروپونو، جندرونو، د زده کړې کچه، ټولنیز-اقتصادي شالیدونه او موقعیتونه کولی شي په اسانۍ سره د ډیټا سیټونو ځای ونیسي چې د ارزښتونو یو سیټ په بل باندې خوښوي، په دې توګه غیر ارادي تعصب له منځه وړي.

د غږ غوښتنلیکونو ته یوه کتنه وکړئ. کله چې د هوښیار AI چلند پلي کول ، او د نړیوال استعداد حوض ځواک څخه ګټه پورته کول ، پراختیا کونکي کولی شي د ژبو عناصرو حساب وکړي لکه د ډیټا سیټونو کې مختلفې ژبې او تلفظونه.

د پیل څخه د انسان متمرکز ډیزاین چوکاټ رامینځته کول خورا مهم دي. دا د ډاډ ترلاسه کولو په لور اوږده لار پرمخ ځي چې تولید شوي ، تنظیم شوي ، او لیبل شوي معلومات د وروستي کاروونکو توقع پوره کوي. مګر دا هم مهم دي چې انسانان د محصول د پراختیا د ټول عمر په اوږدو کې په لوپ کې وساتئ. 

په لوپ کې انسانان کولی شي د ماشینونو سره د هر ځانګړي لیدونکو لپاره غوره AI تجربه رامینځته کولو کې هم مرسته وکړي. په Pactera EDGE کې، زموږ د AI ډیټا پروژې ټیمونه، چې په نړیواله کچه موقعیت لري، پوهیږي چې څنګه مختلف کلتورونه او شرایط کولی شي د AI د معتبر روزنې معلوماتو راټولولو او ترتیب کولو اغیزه وکړي. دوی اړین وسیلې لري چې دوی ورته اړتیا لري ستونزې په نښه کړي ، نظارت یې کړي ، او مخکې لدې چې د AI میشته حل ژوندی شي دوی یې حل کړي.

هیومن-ان-دی-لوپ AI یوه پروژه "امنیتي جال" ده چې د خلکو ځواک - او د دوی متنوع شالیدونه د ماشینونو ګړندي کمپیوټري ځواک سره ترکیب کوي. دا انساني او AI همکاري باید د برنامو له پیل څخه رامینځته شي ترڅو متعصب معلومات په پروژه کې بنسټ رامینځته نکړي. 

2. هوښیار AI مسؤل دی

مسؤليت دا دی چې ډاډ ترلاسه کړي چې د AI سیسټمونه له تعصب څخه پاک دي او دا چې دوی په اخلاقو ولاړ دي. دا د دې په اړه فکر کول دي چې څنګه، ولې، او چیرته ډاټا رامینځته کیږي، دا څنګه د AI سیسټمونو لخوا ترکیب کیږي، او دا څنګه د پریکړې کولو لپاره کارول کیږي، پریکړې چې اخلاقي اغیزې ولري. د دې لپاره د سوداګرۍ لپاره یوه لاره د لاندې نمایندګیو ټولنو سره کار کول دي ترڅو ډیر شامل او لږ متعصب وي. د ډیټا تشریحاتو په ساحه کې، نوې څیړنه دا په ګوته کوي چې څنګه د څو تشریح کونکي ملټي ټاسک ماډل چې د هر تشریح کونکي لیبل سره د جلا فرعي ټاسک په توګه چلند کوي کولی شي د احتمالي مسلو په کمولو کې مرسته وکړي چې د ځمکې ریښتیني اصلي میتودونو کې شتون لري چیرې چې د تشریح کونکي اختلاف ممکن د کم استازیتوب له امله وي او یو واحد حقیقت ته د تشریحاتو په راټولولو کې له پامه غورځول کیدی شي. 

3. د باور وړ

اعتبار د یوې سوداګرۍ څخه راځي چې شفاف وي او د تشریح وړ وي چې د AI ماډل څنګه روزل کیږي، دا څنګه کار کوي، او ولې دوی پایلې وړاندیز کوي. یو کاروبار د AI ځایی کولو سره تخصص ته اړتیا لري ترڅو خپلو پیرودونکو ته دا ممکنه کړي چې خپل AI غوښتنلیکونه ډیر ټول شموله او شخصي کړي ، په محلي ژبه او د کارونکي تجربو کې مهم باریکیو ته درناوی چې کولی شي د یو هیواد څخه بل هیواد ته د AI حل اعتبار رامینځته کړي یا مات کړي. . د مثال په توګه، یو کاروبار باید خپل غوښتنلیکونه د شخصي او محلي شرایطو لپاره ډیزاین کړي، په شمول د غږ پر بنسټ غوښتنلیکونو کې ژبې، ژبو، او تلفظونه. پدې توګه ، یو ایپ هرې ژبې ته د غږ تجربې پیچلتیا ورته کچې ته راوړي ، له انګلیسي څخه تر نمایشي ژبو پورې.

عادلانه او تنوع

په نهایت کې ، هوښیار AI ډاډ ورکوي چې حلونه د منصفانه او متنوع ډیټا سیټونو پراساس رامینځته شوي چیرې چې د حل بازار ته د تګ دمخه د ځانګړي پایلو پایلې او اغیزې څارل کیږي او ارزول کیږي. د هوښیار کیدو او د حل د پراختیا په هره برخه کې د انسانانو په ګډون سره، موږ د دې ډاډ ترلاسه کولو کې مرسته کوو چې د AI ماډلونه پاک، لږ تر لږه تعصب لرونکي او د امکان تر حده اخلاقي وي.

ته څه فکر کوی؟

دا سایټ د سپیم کمولو لپاره Akismet کاروي. زده کړئ چې ستاسو د تبصرې ډاټا پراساس پروسس کیږي.