Какие этические проблемы связаны с использованием синтетических данных в обучении ИИ?

Некоторые этические проблемы, связанные с использованием синтетических данных в обучении искусственного интеллекта (ИИ):

• Предвзятость и дискриминация. kpfu.ru vc.ru Если алгоритмы машинного обучения обучаются на больших массивах данных, которые содержат скрытые предубеждения и стереотипы, присущие обществу, то ИИ-система может неосознанно воспроизводить эти паттерны в своих рекомендациях или оценках. kpfu.ru
• Ошибки и дезинформация. blog.skillfactory.ru Модель может обучаться на недостоверных данных, и тогда она будет выдавать ошибочные ответы. blog.skillfactory.ru
• Конфиденциальность данных. blog.skillfactory.ru falconediting.com Искусственный интеллект часто работает на данных людей, которые им пользуются. blog.skillfactory.ru Проблема в том, что не всегда понятно, как и где эти данные хранятся, кто имеет к ним доступ и для каких целей они могут быть использованы. blog.skillfactory.ru
• Непрозрачность алгоритмов. kpfu.ru falconediting.com Многие современные ИИ-системы, особенно основанные на глубоком обучении, функционируют как «чёрные ящики», что затрудняет понимание логики их решений. kpfu.ru
• Ответственность за результаты. falconediting.com Разработчики и учреждения должны взять на себя ответственность за последствия своих систем ИИ. falconediting.com

Чтобы решить эти проблемы, разработчики должны тщательно отбирать обучающие данные и тестировать модели на нейтральность. vc.ru