딥러닝과 기계-인공지능-개념

AI 개발의 무결성, 다양성 및 윤리를 위한 XNUMX가지 기술

특별 게스트 기능에서 Shaip의 CEO이자 공동 창립자인 Vatsal Ghiya는 무결성, 다양성 및 윤리를 포함하는 AI를 구축하는 방법에 대한 몇 가지 기조 연설을 공유했습니다. 또한 AI 이니셔티브가 윤리적 AI 표준을 충족하는지 확인하기 위한 6가지 중요한 단계에 대해 설명했습니다.

기사의 주요 내용은 다음과 같습니다.

  • 기업과 기업이 성별, 종교 및 신념에 따른 편견과 차별을 견제하지 않으면 AI 배치가 잘못될 수 있습니다. 이력서를 스캔하고 가장 적합한 후보자를 식별하고 가장 적합한 후보자를 남성으로 제공하는 AI 시스템을 만들려고 시도하는 거대 기업인 Amazon의 예를 고려하십시오.
  • 유사한 사례에서 Facebook은 또한 AI를 사용하여 광고주가 성별, 인종 및 종교를 기반으로 청중을 타겟팅할 수 있도록 했습니다. 그 결과 알고리즘은 주로 여성에게 간호직을, 남성에게는 관리직 광고를, 제한된 부동산 광고는 백인 개인의 청중.
  • AI 배포에 무결성, 다양성 및 윤리가 통합되지 않으면 이러한 사례가 헤드라인을 장식하고 편견과 차별을 전파할 것입니다. 모든 표준을 확인하려면 기업이 이러한 중요한 단계에 집중하는 것이 중요합니다.

전체 기사 읽기 :

https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/guest-article/6-ways-to-build-ai-that-incorporates-integrity-diversity-and-ethics/

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오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.