سوگیری در هوش مصنوعی زمانی رخ می‌دهد که یک سیستم به‌طور نظام‌مند برای برخی افراد یا گروه‌ها نتیجه‌ای متفاوت و زیان‌بار تولید کند؛ اما هر تفاوتی در خروجی مدل الزاماً به معنای تبعیض نیست. این سوگیری می‌تواند در هر مرحله از چرخه عمر سیستم شکل بگیرد: از گردآوری داده و انتخاب نمونه تا طراحی هدف، آموزش مدل، ارزیابی و حتی نحوه استفاده انسان از خروجی. در این مطلب بررسی می‌کنیم سوگیری از کجا وارد می‌شود، چه نمونه‌های واقعی دارد و چگونه می‌توان خطر آن را کاهش داد.
سوگیری از کجا وارد سیستم هوش مصنوعی می‌شود؟
وقتی گذشته وارد الگوریتم می‌شود
سوگیری در بانک‌ها و اعتبارسنجی
وقتی الگوریتم وارد نظام قضایی می‌شود
آیا سوگیری فقط به الگوریتم‌های قدیمی مربوط است؟
چگونه می‌توان سوگیری هوش مصنوعی را کاهش داد؟
آینده هوش مصنوعی؛ بی‌طرفی یا مسئولیت‌پذیری؟
منبع: ایتنا
نظرات کاربران