Hirdetési áttekintés - Shaip

Mi az a Bias AI, és hogyan lehet kiküszöbölni a torzított AI-t a társalgási AI-ban?

A Shaip vezérigazgatója és társalapítója, Vatsal Ghiya 20 éves tapasztalattal rendelkezik az egészségügyi mesterséges intelligencia szoftverek és szolgáltatások terén, valamint lehetővé teszi az üzleti folyamatok igény szerinti méretezését gépi tanulással és mesterséges intelligencia kezdeményezésekkel. Ez a vendégfunkció, a Vatsal Ghiya kulcsfontosságú betekintést osztott meg azzal kapcsolatban, hogyan lehet kiküszöbölni a társalgási mesterséges intelligencia torzítását.

A cikk legfontosabb kivonata:

  • A statisztikák szerint a hangalapú keresés eredményeinek lekérésének pontossága amerikai férfiaknál 92%, de ez 79%-ra és 69%-ra csökken a fehér amerikai nők és a vegyes amerikai nők esetében. Ez a Bias AI egyik klasszikus példája.
  • Az elfogult mesterséges intelligencia néhány valós példája az Amazon és a Facebook, ahol a férfiakat részesítették előnyben a toborzás során az Amazonban, a Facebook pedig az ügyfeleket nemük, bőrszínük és vallásuk szerint célozza meg. A mesterséges intelligencia ezen torzítását három ok okozza, ezek az adatok, az emberek és a technológia.
  • A mesterséges intelligencia torzításának kiküszöbölése érdekében bármely alkalmazásban és rendszerben a szervezetek követhetik az olyan intézkedéseket, mint az adatforrások és a minőség igazolása, a modell valós idejű monitorozása és az adatok sokféleségének elemzése, mielőtt az MI-t használnák működésükben.

Olvassa el a teljes cikket itt:

https://www.theadreview.com/meet-vatsal-ghiya/

Közösségi megosztás

Beszélgessünk ma az AI képzési adatokkal kapcsolatos követelményeiről.