Aby uniknąć stronniczości danych, wystarczy nie tylko różnorodność zestawów danych, ale także należy rozszerzyć różnorodność zespołu. Większa różnorodność w zespołach oznacza, że punkty danych mogą dostarczać osoby o wielu perspektywach i różnych doświadczeniach/kulturach. Jedno jest pewne: różnorodność w zespołach będzie miała bardzo pozytywny wpływ na tworzone Modele ML, ponieważ zespoły będą w stanie lepiej zrozumieć i zinterpretować wymagania/wyniki.
Radzenie sobie z uprzedzeniami
Jeśli masz do czynienia z uprzedzeniami AI, zwykle napotykasz te cztery wyzwania:
- Nieznane niewiadome
- Niekompletne procesy
- Brak odpowiedniego kontekstu i wreszcie
- Definicja sprawiedliwości
Niestety wszystkie punkty stanowią duże wyzwanie. zwłaszcza ten ostatni.
Wytłumaczalna sztuczna inteligencja zawsze przyprawia mnie o mdłości. Czasami wydaje mi się, że kompulsywnie próbuję to wyjaśnić, ale zamiast tego tworzę nowe kłamstwa i uprzedzenia.