Ali bi strojno učenje lahko premagalo pristranskost?
Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence, se nanaša na proces, skozi katerega računalniki uporabljajo algoritme za izboljšanje svoje uspešnosti pri nalogi skozi čas z izkušnjami. Ta proces vključuje analizo velikih količin podatkov za prepoznavanje vzorcev in sprejemanje odločitev z minimalnim človeškim posredovanjem. Ker postajajo modeli strojnega učenja vedno bolj razširjeni v različnih aplikacijah,
Kako pri čiščenju podatkov zagotoviti, da podatki niso pristranski?
Zagotavljanje, da so postopki čiščenja podatkov brez pristranskosti, je kritična skrb na področju strojnega učenja, zlasti pri uporabi platform, kot je Google Cloud Machine Learning. Pristranskost med čiščenjem podatkov lahko privede do izkrivljenih modelov, kar lahko povzroči netočne ali nepoštene napovedi. Reševanje tega vprašanja zahteva večplasten pristop
Na kakšen način lahko pristranskosti v modelih strojnega učenja, kot so tisti v sistemih za ustvarjanje jezikov, kot je GPT-2, ohranjajo družbene predsodke in kakšne ukrepe je mogoče sprejeti za ublažitev teh pristranskosti?
Pristranskosti v modelih strojnega učenja, zlasti v sistemih za ustvarjanje jezikov, kot je GPT-2, lahko znatno ohranjajo družbene predsodke. Te pristranskosti pogosto izhajajo iz podatkov, uporabljenih za usposabljanje teh modelov, ki lahko odražajo obstoječe družbene stereotipe in neenakosti. Ko so takšne pristranskosti vgrajene v algoritme strojnega učenja, se lahko kažejo na različne načine, kar vodi do
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/ADL Napredno poglobljeno učenje, Odgovorna inovacija, Odgovorna inovacija in umetna inteligenca, Pregled izpita