Definisi dan Klasifikasi Bias AI

Bincang kecerdasan buatan ialah anomali yang disebabkan oleh andaian berat sebelah dalam proses pembangunan algoritma atau berat sebelah dalam data latihan.

Apakah jenis bias AI?

1. Bias kognitif

Bias kognitif dalam kecerdasan buatan disebabkan oleh pembangun secara tidak sedar mengenakan idea mereka sendiri pada model, atau menggunakan set data berat sebelah untuk latihan. Kecondongan ini disebabkan oleh kesilapan pemikiran tidak sedarkan diri dalam pertimbangan peribadi dan membuat keputusan apabila orang cuba mempermudahkan apabila memproses maklumat.

2. Kurang data lengkap

Jika set data tidak lengkap, akan ada bias.

Bolehkah kecerdasan buatan benar-benar bebas dari berat sebelah?

Dari perspektif teknikal, selagi data untuk melatih kecerdasan buatan lengkap dan tidak berat sebelah, sistem kecerdasan buatan boleh dibina untuk membuat keputusan berasaskan data yang tidak berat sebelah.

Walau bagaimanapun, dalam dunia nyata, set data AI bergantung pada pemikiran manusia, dan berat sebelah manusia sentiasa meningkat, yang menyukarkan AI untuk tidak berat sebelah dan tidak berat sebelah sepenuhnya.

Tetapi kita boleh membetulkan bias dalam algoritma AI melalui ujian data dan algoritma.

Langkah untuk membetulkan bias sistem AI:

1 Fahami algoritma dan data untuk menilai risiko berat sebelah.

Contoh:

Semak set data latihan adalah mewakili dan cukup besar untuk mengelakkan bias biasa seperti bias pensampelan.

Menjalankan analisis subpopulasi yang melibatkan pengiraan metrik model untuk kumpulan tertentu dalam set data. Ini boleh membantu menentukan sama ada prestasi model adalah sama merentas subpopulasi.

Pantau model dari semasa ke semasa untuk mengelakkan berat sebelah. Keputusan algoritma akan berubah apabila data pembelajaran atau latihan berubah.

2 Bina strategi penghapusan berat sebelah ke dalam strategi AI keseluruhan anda yang merangkumi satu siri tindakan teknikal, operasi dan organisasi:

Strategi teknikal: Melibatkan alat yang boleh membantu mengenal pasti sumber bias yang berpotensi dan mendedahkan data dalam data yang mempengaruhi. ketepatan model Ciri-ciri

Strategi Operasi: Gunakan juruaudit dalaman dan pihak ketiga untuk menambah baik proses pengumpulan data.

3. Meningkatkan proses yang didorong oleh manusia apabila mengenal pasti bias dalam data latihan.

Pembinaan dan penilaian model boleh menyerlahkan bias yang telah lama membimbangkan. Dalam proses membina model AI, bias ini boleh dikenal pasti dan pengetahuan ini digunakan untuk memahami punca bias.

4. Kenal pasti kes penggunaan yang membuat keputusan automatik harus diutamakan dan apabila manusia harus terlibat.

5. Ikuti pendekatan pelbagai disiplin. Penyelidikan dan pembangunan adalah kunci untuk mengurangkan berat sebelah dalam set data dan algoritma. Menghapuskan berat sebelah ialah strategi pelbagai disiplin.

Pendekatan berpusatkan data kepada pembangunan AI juga membantu meminimumkan berat sebelah dalam sistem AI.

Atas ialah kandungan terperinci Definisi dan Klasifikasi Bias AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!