克服和预防AI偏见的前八种方式
AI中的算法偏差是一个普遍的问题。您可能会在新闻中召回偏见的算法示例，例如语音识别不能识别代词“HERS”但能够识别“他的”或面部识别软件不太可能识别颜色人的识别软件。虽然完全消除了AI中的偏差是不可能的，但不仅知道如何减少AI中的偏见，而且很重要，而是积极努力防止它。了解如何减轻AI系统中的偏差，从理解用于生成和发展模型的训练数据集。bob体育手机下载
在我们的2020 AI和机器学习报告，只有15％的公司报告了数据分集，减少偏差，并为其AI的全球范围为“不重要”。虽然这很棒，但只有24％的人报告了无偏，多样化，全球ai作为关键任务。这意味着许多公司仍然需要对AI克服偏见的真正承诺，这不仅表明成功，而且在今天的背景下至关重要。
因为AI算法旨在干预人类偏差的介入，所以它们通常被认为是无偏的。重要的是要记住，这些机器学习模型是由人们编写的，并在社会生成的数据上培训。这造成了挑战和扩展现有人类偏见的挑战和风险，防止了AI真正为每个人工作而努力。
负责任和成功的公司必须知道如何减少AI中的偏见，并主动转向他们的培训数据来完成。bob体育手机下载要最小化偏差，通过应用统计和数据探索来监视异常值。在基本级别，通过比较和验证用于代表性的训练数据的不同样本来减少和防止AI偏差。bob体育手机下载如果没有这种偏见管理，任何AI倡议将最终崩溃。
以下是您可以防止AI偏见进入您的模型的八种方式。
八步如何减少AI中的偏差
- 定义和缩小您正在解决的业务问题
试图解决太多场景通常意味着您需要在无法管理数量的课程中需要大量的标签。狭隘地定义问题，开始，将帮助您确保您的模型表现良好，因为您构建了它的确切原因。 - 结构数据收集，允许不同的意见
单个数据点通常有多个有效的意见或标签。收集那些意见和核算合法的，通常是主观的，分歧将使您的模型更加灵活 - 了解您的培训数据bob体育手机下载
学术和商业数据集均可具有将偏差引入算法的类和标签。你理解并拥有你的数据越多，你就越可能被令人反感的标签感到惊讶。 - 收集一个不同的ML团队，询问不同的问题
我们都为工作场所带来不同的经验和想法。来自不同背景的人 - 磨损，性别，年龄，经验，文化等 - 将本身会以不同的方式提出不同的问题并与您的模型进行互动。在您的模型生产之前，可以帮助您捕获问题。 - 想想你所有的最终用户
同样，明白您的最终用户不会简单地就像您或您的团队。善意。通过学习避免AI偏见，以期望那些不喜欢的人与您的技术互动以及他们这样做的问题可能会出现什么问题。 - 用多样性注释
人类注册人员漫步越多，您的观点越多。这可以真正帮助在初始发布时减少偏见，并且随着您继续重新培训您的模型。 - 测试和部署反馈意见
模型很少是静态的整个寿命。一个常见的，但主要的，错误正在部署您的模型，为最终用户提供有关如何在现实世界中申请的反馈。开放讨论和反馈论坛将继续确保您的模型对每个人保持最佳的性能水平。 - 有一个具体的计划，可以通过该反馈改进您的模型
您将不断使用不仅仅是客户反馈来审核您的模型，也是独立的人员审计更改，边缘案例，您可能会错过的偏见实例等等。确保您从模型中获得反馈，并提供您自己的反馈，以提高其性能，不断迭代更高的准确性。
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