В чем заключаются основные причины алгоритмической предвзятости в ИИ?

Некоторые основные причины алгоритмической предвзятости в ИИ:

• Предвзятость данных. www.ultralytics.com www.sap.com Это когда обучающие данные не являются репрезентативными для реального мира. www.ultralytics.com Например, если в наборе данных больше изображений одной демографической группы, чем другой, то модель, обученная на нём, скорее всего, будет работать лучше для группы большинства. www.ultralytics.com
• Человеческая предвзятость. www.ultralytics.com www.sap.com Разработчики, маркировщики данных и конечные пользователи систем ИИ могут непреднамеренно внести свои собственные когнитивные предубеждения. www.ultralytics.com Они могут проявляться в том, как собираются и аннотируются данные, какие характеристики считаются важными и как интерпретируются результаты работы модели. www.ultralytics.com
• Алгоритмический дизайн. www.ultralytics.com Выбор алгоритма и его оптимизация также могут создавать предвзятость. www.ultralytics.com Например, алгоритм, разработанный для повышения общей точности, может жертвовать производительностью на недопредставленных группах. www.ultralytics.com
• Неполные и неадекватные данные. rdc.grfc.ru Содержат недостаточно информации, что приводит к неправильным прогнозам и решениям. rdc.grfc.ru
• Петли обратной связи. rdc.grfc.ru Предполагают закрепление и усиление существующих предубеждений. rdc.grfc.ru

Алгоритмическая предвзятость может возникать и из-за других факторов, например из-за использования алгоритмов в непредвиденных контекстах или аудиторией, которая не учитывалась при первоначальном проектировании программного обеспечения. en.wikipedia.org