Rischio di distorsione dei dati per AI
Descrizione
Le distorsioni storiche, rappresentative e sociali presenti nei dati utilizzati per addestrare e ottimizzare il modello possono influire negativamente sul comportamento del modello.
Perché la distorsione dei dati è una preoccupazione per i modelli di base?
L'addestramento di un sistema di intelligenza artificiale sui dati con pregiudizio, come la distorsione storica o rappresentativa, potrebbe portare a output distorti o distorti che possono rappresentare ingiustamente o discriminare in altro modo contro determinati gruppi o individui. Oltre agli impatti negativi sulla società, le entità commerciali potrebbero subire conseguenze giuridiche o danni per la reputazione derivanti da risultati modello distorti.
Bias sanitario
Secondo l'articolo di ricerca sul rafforzamento delle disparità in medicina utilizzando dati e applicazioni di IA per trasformare il modo in cui le persone ricevono assistenza sanitaria è solo forte come i dati dietro lo sforzo. Ad esempio, l'utilizzo di dati di formazione con scarsa rappresentanza delle minoranze o che riflettono ciò che è già un'assistenza disuguale può portare ad un aumento delle disuguaglianze sanitarie.
Argomento principale: Atlas rischio AI
Forniamo esempi trattati dalla stampa per aiutare a spiegare molti dei rischi dei modelli di fondazione. Molti di questi eventi trattati dalla stampa sono ancora in evoluzione o sono stati risolti, e il loro riferimento può aiutare il lettore a comprendere i potenziali rischi e a lavorare per mitigare. L'evidenziazione di questi esempi è solo a scopo illustrativo.