Предвзятость в обучающих данных снижает точность моделей искусственного интеллекта и ограничивает их способность работать с новыми или разнообразными исходными данными. 1

Это происходит, когда обучающие данные не отражают реального разнообразия. 1 Модель строит своё понимание на основе того, что ей показывают. 1 Если эти данные не отражают разнообразия, поведение модели становится узким и менее эффективным в незнакомых условиях. 1

Пример: модель, обученная в основном на изображениях дорожного движения в больших городах. 1 Если развернуть её в сельской местности, она может неправильно классифицировать необычные дорожные разметки или не обнаружить типы автомобилей, которые она никогда раньше не видела. 1

В сфере здравоохранения предвзятые модели ИИ могут выдавать неверные результаты по итогам диагностики для определённых групп населения, если их данные были недостаточно представлены в обучающей выборке. 2 Это может привести к неправильной постановке диагноза, неадекватному лечению или даже неравному доступу к медицинской помощи. 2

Чтобы минимизировать влияние предвзятости, при разработке алгоритмов машинного обучения важно использовать сбалансированные обучающие данные, которые воспроизводят реальные сценарии и не содержат предвзятых предрасположенностей людей. 3