Bu gönderi ilk olarak tarihinde bir tarif olarak yayınlandı https://ai.science. Bu bak orijinal tarifi ile Willie Costello bu yazının bir interaktif sürümü için ve yorum veya işbirliği yapmak.
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) gibi algoritmik teknolojilerin artan kullanımı, kısmen, insanların verileri işlemesini ve yorumlamasını engelleyen hatalardan ve önyargılardan kaçınma arzusundan kaynaklanmaktadır. Ancak, mevcut AI ve ML teknolojilerinin gerçek dünyadaki performansı bu idealin short gerisinde kalıyor . Bu kısa raporda, bu teknolojilerin, insan önyargılarını önlemek yerine yansıtabilecekleri ve güçlendirebilecekleri yolları gösteren bir avuç dolusu uygulamayı tartışacağım.
Bunun özellikle çarpıcı bir örneği, beyaz olmayan insanları suçla ilişkilendiren basmakalıp inançların algoritmik olarak somutlaştırılmasından geliyor. Pek çok eyaletteki konuşlandırmalara rağmen, suç tekrarlama tahmin araçları, Siyah davalıları Beyaz sanıklara göre iki kat daha fazla şiddet içeren suç işleme olasılığı olarak yanlış sınıflandırırken, Beyaz suçlular (gerçekte yeniden suç işlemiş kişiler) yanlış sınıflandırıldı "düşük riskli" olarak% 63,2 daha sık Siyah sanıklar ² . Bu yanlışlıkların neden olduğu yaralanmalar gerçektir ³ ve bu teknolojinin tehdit ettiği insanların ve toplulukların halihazırda bildiklerini vurgular: (bazen iyi niyetli) ezici sınıf tarafından inşa edilen teknolojiler, mevcut baskı sistemlerini sökmek yerine güçlendirme eğilimindedir ⁴.
Irkla ilgili önyargılar, video veya görüntü kayıtlarında göründüklerinde yüz özelliklerini tanımlamak ve işlemek için kullanılan ve yaygın olarak uygulanan bir Yüz Tanıma Teknolojileri (FRT) sınıfını da rahatsız eder ⁵ . FRT'ler birkaç geniş kategoriye ayrılır: Yüz algılama algoritmaları, bir giriş akışındaki bir yüzün veya yüzlerin varlığını tanımlar. Yüz özniteliği sınıflandırma algoritmaları, algılanan yüzlerin nesnel (ör. Gülümsemek veya kaşlarını çatmak) veya soyut yüz özelliklerini (ör. Çekicilik veya yaş) tanımlamaya çalışır. Yüz Doğrulama ve Yüz Tanımaalgoritmalar, bir giriş akışındaki kişilerin gerçek kimliğini ayırt etmeye çalışır. Bir FRT'nin doğruluğu, birbiriyle ilişkili (en az) iki özellikten büyük ölçüde etkilenir:
Doğruluk açısından, FRT uygulamaları genellikle uzun bir dizi denemede yapılan hataların oranıyla değerlendirilir. Bu kıyaslama genellikle amaçlanan uygulamadan daha az gürültülü bir bağlamda ve eğitim verileri ile benzer şekilde Beyaz ve Erkek merkezli test verilerini kullanarak gerçekleşir. Sonuç olarak, sıklıkla şişirilirse bu sistemlerin doğruluğunun tahminleri ve yukarıda ana hatları verilen hata türleri görünmez kalır.
Bu sorunları gidermeye başlamak için ne yapılabilir? İlk adım, bu konular hakkında farkındalık yaratmaktır. Daha uygulanabilir adımlar, FRT'leri eğitmek ve değerlendirmek için kullanılan veri setlerinde temsil edilen bireylerin fenotipik ve demografik çeşitliliğini artırmayı içerir. Ayrıca, FRT'lerin eğitimi, işletimi, uygulaması ve değerlendirilmesi için uluslararası standartların geliştirilmesi faydalı olacaktır.
Yüz Tanıma Teknolojileri, bunlarda ve ilgili sistemlerde var olan önyargılar hakkında daha fazla bilgi edinmekle veya yapay zeka ve makine öğreniminin sosyal ve endüstriyel uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinmekle ilgileniyorsanız, yukarıdaki üst yazıları takip etmeyi ve etkileşime girmeyi düşünün. ile orijinal tarifi bu blog ile ilişkili. Bu gönderi, profesyonel ve kişisel yaşamlarını bu gibi sorunlarla mücadele etmeye ve çözmeye adayan başkalarının çalışmalarına bir giriş kapısı olarak tasarlanmıştır.
Toplu Zeka
Aggregate Intellect, ML Geliştiricilerinin Bağlandığı, İşbirliği Yaptığı ve Oluşturduğu Küresel bir Pazardır. Adresinde meslektaşlar ve uzmanlarla bağlantı kurunhttps://ai.scienceveya Slack Topluluğumuza katılın .
Bu gönderiyi beğendiyseniz ve / veya sorularınız veya yorumlarınız varsa, bunları aşağıya eklemekten çekinmeyin. Beni profesyonel ağınıza eklemek veya başka bir şekilde bağlanmakla ilgileniyorsanız, LinkedIn ve ResearchGate sayfalarıma gitmeyi düşünün .
Etrafımızdaki dünya gibi, dil de sürekli değişiyor. Önceki dönemlerde dil değişiklikleri yıllar hatta on yıllar içinde meydana gelirken, artık günler hatta saatler içinde gerçekleşebilir.
Yapay Zeka (AI), endüstrilerde devrim yaratma, yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirme ve topluma sayısız fayda sağlama potansiyeline sahip, hızla gelişen bir teknolojidir. Ancak, her yeni teknolojide olduğu gibi, dikkate alınması gereken etik hususlar da vardır.
Bir süredir Cillian Murphy'nin çalışmalarının hayranıyım. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki popülaritesindeki patlamadan çok önce İngiliz ve İrlanda film sahnesinde bir isim yaptı.
Altı yıl sonra ilk kez geri döndüm. Bunu ne kadar zamandır beklediğimi size anlatamam.
Tarih kitapları bana iki dünya savaşı öğretti: I ve II. Akademisyenler, politikacılar, yorumcular, medya kuruluşları bir sonraki Dünya Savaşı hakkında uzun süredir spekülasyonlar yapıyor ve tahminlerde bulunuyor: Kontrolden çıkan bölgesel bir çatışma, hakimiyet için dünya güçlerinin çatışması, geleneksel savaşa dönüşen felç edici bir siber savaş.
"En sıcak aşk, en soğuk sona sahiptir." — Yunan filozofu Sokrates “Aşk, iki bedende yaşayan tek bir ruhtan oluşur.