Concetto di Deep-Learning e Machine-Artificial-Intelligence

Sei tecniche per l'integrità, la diversità e l'etica nello sviluppo dell'IA

In un servizio speciale per gli ospiti, Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip, ha condiviso alcune note chiave su come costruire un'intelligenza artificiale che includa integrità, diversità ed etica. Ha anche fatto luce su 6 passaggi cruciali per assicurarsi che la tua iniziativa di intelligenza artificiale soddisfi gli standard etici di intelligenza artificiale.

Ecco i punti salienti dell'articolo:

  • L'implementazione dell'IA può andare storta se le aziende e le imprese non tengono sotto controllo pregiudizi e discriminazioni basate su genere, religione e convinzioni. Considera l'esempio di Amazon, la gigantesca impresa che tenta di creare un sistema di intelligenza artificiale per scansionare i curriculum e identificare i candidati più qualificati e a condizione che i candidati più qualificati siano maschi.
  • In un caso simile, Facebook ha anche utilizzato l'intelligenza artificiale per consentire agli inserzionisti di indirizzare il pubblico in base a genere, razza e religione. un pubblico di individui bianchi.
  • Se l'implementazione dell'IA non incorpora integrità, diversità ed etica, molti di questi casi faranno notizia e propagheranno pregiudizi e discriminazioni. Per garantire che tutti gli standard siano sotto controllo, è fondamentale che le aziende si concentrino su questi passaggi cruciali.

Leggi l'articolo completo qui:

https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/guest-article/6-ways-to-build-ai-that-incorporates-integrity-diversity-and-ethics/

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Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.