Definition und Klassifizierung von AI Bias

Künstliche Intelligenzverzerrung ist eine Anomalie, die durch verzerrte Annahmen im Algorithmusentwicklungsprozess oder Verzerrungen in den Trainingsdaten verursacht wird.

Welche Arten von KI-Voreingenommenheit gibt es?

1. Kognitive Verzerrung

Kognitive Verzerrung in der künstlichen Intelligenz wird dadurch verursacht, dass Entwickler dem Modell unbewusst ihre eigenen Ideen aufzwingen oder verzerrte Datensätze für das Training verwenden. Diese Voreingenommenheit wird durch unbewusste Denkfehler bei der persönlichen Beurteilung und Entscheidungsfindung verursacht, da Menschen versuchen, die Verarbeitung von Informationen zu vereinfachen.

2. Fehlen vollständiger Daten

Wenn der Datensatz unvollständig ist, liegt eine Verzerrung vor.

Kann künstliche Intelligenz völlig vorurteilsfrei sein?

Aus technischer Sicht kann ein künstliches Intelligenzsystem für eine unvoreingenommene datengesteuerte Entscheidungsfindung aufgebaut werden, solange die Daten zum Training künstlicher Intelligenz vollständig und unvoreingenommen sind.

Allerdings basieren KI-Datensätze in der realen Welt auf menschlichem Denken und die menschlichen Vorurteile nehmen ständig zu, was es für KI schwierig macht, völlig unvoreingenommen und unvoreingenommen zu sein.

Aber wir können die Verzerrung im KI-Algorithmus beheben, indem wir Daten und Algorithmen testen.

Schritte zur Behebung der Verzerrung des KI-Systems:

1. Verstehen Sie den Algorithmus und die Daten, um das Risiko einer Verzerrung einzuschätzen.

Beispiel:

Überprüfen Sie, ob der Trainingsdatensatz repräsentativ und groß genug ist, um häufige Verzerrungen wie Stichprobenverzerrungen zu vermeiden.

Führen Sie eine Subpopulationsanalyse durch, bei der Modellmetriken für bestimmte Gruppen im Datensatz berechnet werden. Dies kann dabei helfen, festzustellen, ob die Modellleistung in allen Teilpopulationen gleich ist.

Überwachen Sie Modelle im Laufe der Zeit, um Verzerrungen vorzubeugen. Die Ergebnisse des Algorithmus ändern sich, wenn sich die Lern- oder Trainingsdaten ändern. 🔜 Modellgenauigkeit Merkmale der

Betriebsstrategie: Verwenden Sie interne und externe Prüfer, um die Datenerfassungsprozesse zu verbessern.

3. Verbessern Sie die vom Menschen gesteuerten Prozesse bei der Identifizierung von Verzerrungen in Trainingsdaten.

Modellbildung und -bewertung können Vorurteile aufzeigen, die seit langem Anlass zur Sorge geben. Bei der Erstellung eines KI-Modells können diese Verzerrungen identifiziert und dieses Wissen genutzt werden, um die Ursache der Verzerrung zu verstehen.

4. Identifizieren Sie Anwendungsfälle, bei denen eine automatisierte Entscheidungsfindung bevorzugt werden sollte und bei denen Menschen einbezogen werden sollten.

5. Verfolgen Sie einen multidisziplinären Ansatz. Forschung und Entwicklung sind der Schlüssel zur Reduzierung von Verzerrungen in Datensätzen und Algorithmen. Die Beseitigung von Vorurteilen ist eine multidisziplinäre Strategie.

Ein datenzentrierter Ansatz bei der KI-Entwicklung trägt auch dazu bei, Verzerrungen in KI-Systemen zu minimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDefinition und Klassifizierung von AI Bias. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!