Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, sağlık hizmetleri yapay zeka yazılımı ve hizmetlerinde ve makine öğrenimi ve yapay zeka girişimleriyle iş süreçlerinin isteğe bağlı ölçeklenmesini sağlamada 20 yıllık deneyime sahiptir. Bu konuk özelliği, Vatsal Ghiya, Diyalog Yapay Zekasında önyargının nasıl ortadan kaldırılacağına dair önemli içgörüler paylaştı.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım-
- İstatistiklere göre, Amerikalı erkeklerde sesli arama yoluyla sonuç almanın doğruluk oranı %92'dir, ancak bu oran beyaz Amerikalı kadınlar ve karışık Amerikalı kadınlar için %79 ve %69'a düşmektedir. Bu, Bias AI'nın klasik bir örneğidir.
- Yapay zeka önyargısının bazı gerçek dünya örnekleri arasında, Amazon'da işe alım sırasında erkeklerin daha fazla tercih edildiği Amazon ve Facebook ve Facebook'un müşteriyi cinsiyetine, rengine ve dinine göre hedeflediği Amazon ve Facebook yer alıyor. AI'daki bu önyargı üç nedenden kaynaklanmaktadır ve bunlar veri, insanlar ve teknolojidir.
- Yapay zekanın herhangi bir uygulama ve sistemdeki yanlılığını ortadan kaldırmak için kuruluşlar, operasyonlarında yapay zekayı kullanmadan önce veri kaynaklarını ve kalitesini onaylama, modeli gerçek zamanlı olarak izleme ve veri çeşitliliğini analiz etme gibi önlemleri alabilir.
Makalenin tamamını buradan okuyun:
