InayofuataIfuatayo katika Mtumiaji wa AI anayewajibika
AI na Faragha
Jamii
MWONGOZO wa Jamii
Upendeleo wa AI
Upendeleo wa AI unaweza kutokea kutokana na data, kipimo, uchaguzi wa kielelezo, hukumu za binadamu, na mfumo mpana ambao modeli hutumiwa.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
Mifumo mingine inaweza kutoa matokeo yasiyo ya haki au madhara. Kutathmini upendeleo kunahitaji kufafanua muktadha na matokeo, si tu kuondoa safu nyeti kwenye mkusanyiko wa data.
Mambo muhimu ya kuchukua
- Chunguza data na chaguo za kipimo.
- Ripoti matokeo ya kikundi husika bila uhakika.
- Tathmini mtiririko wa kazi na njia pana zaidi.
Dive ya kina
Chunguza jinsi mifano na lebo zilikusanywa. Idadi ya watu inayokosekana, maelezo yasiyolingana, maamuzi ya kihistoria, na kipimo cha kuchagua vinaweza kuunda kile ambacho mtindo hujifunza. Lebo inayolengwa inaweza kuonyesha mchakato wa zamani badala ya matokeo ya kimsingi ambayo watu wanajali. Pima utendaji katika vikundi na masharti husika kwa kutumia vidhibiti vinavyofaa vya faragha. Ripoti ukubwa wa sampuli na kutokuwa na uhakika. Kikundi kidogo kinaweza kuwa na makadirio yasiyotegemewa, wakati wastani wa kimataifa unaweza kuficha tofauti kubwa na muhimu kivitendo. Vigezo tofauti vya haki hujibu maswali tofauti na vinaweza kupingana. Kusawazisha kipimo kimoja cha takwimu hakusuluhishi kila jambo la kimaadili au la kisheria. Chagua vigezo vyenye utaalam wa kikoa na ushiriki wa watu walioathiriwa na mfumo. Kagua mtiririko wa kazi karibu na mfano. Jinsi utabiri unavyotumiwa, ni nani anayeweza kupinga matokeo, na jinsi maoni yanavyokusanywa inaweza kubadilisha usambazaji wa madhara. Tathmini upunguzaji kwa athari inayokusudiwa na shida mpya zinazowezekana. Chukulia haki kama tathmini inayoendelea badala ya cheti cha mara moja.
04Mfano uliofanya kazi
Angalia nyuma ya alama ya jumla
Katika jaribio lililobuniwa, kundi A lina mifano 900 yenye usahihi wa 95%, wakati kundi B lina mifano 100 yenye usahihi wa 60%.
Matokeo ya jumla yanatawaliwa na kundi A. Ripoti kundi B kando na kagua makosa yake na sampuli ya kutokuwa na uhakika.
Chunguza chanjo ya data na sababu za mtiririko wa kazi kabla ya kuchagua upunguzaji.
Nini inaonyesha
Hesabu hizi za dhahania zinaonyesha kwa nini alama ya jumla haiwezi kuthibitisha utendakazi sawa.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Linganisha viwango vya makosa katika hali halisi za uendeshaji na saizi za sampuli zilizoonyeshwa.
Kagua ikiwa lebo ya mafunzo inanasa uamuzi wa zamani badala ya matokeo yaliyokusudiwa.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Hatari na usalama. Madhara makubwa na ya kila siku ya AI hutegemea ni nani anayeelewa hatari na ni nani anayeweza kuchukua hatua.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Usomaji wa umma na kitaaluma huchagiza ikiwa sera thabiti ya usalama inawezekana kisiasa.
- Kukata hype. Ufafanuzi wazi hupunguza kunasa kwa hype, PR ya maabara, na ukumbi wa michezo wa maadili usioeleweka.
Jihadharini na
- Kutibu hatari iliyopo kama sci-fi huku uwezo ukichanganya.
- Kuchanganya usalama wa bidhaa ya uso na upatanishi chini ya uhuru wa juu.
- Inawaacha watazamaji wasio wa Kiingereza na wasio wataalamu wenye vyanzo vya ubora wa chini pekee.
Hatua zinazofuata
- Tenganisha madhara ya bidhaa, matumizi mabaya, na hasara ya udhibiti / hatari za kupotosha.
- Uliza ni ushahidi gani unaweza kubadilisha maoni yako kuhusu kalenda na ukali.
- Pendelea vyanzo vya msingi na tathmini thabiti kuliko madai ya uuzaji.
- Tambua njia moja ya hatua: kazi, sera, ufadhili, au ujuzi - sio tu ufahamu.
Vyanzo na kusoma zaidi
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Chukua chemsha bongo ya AI Bias
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
Je, upendeleo unaweza kuondolewa kwa kuondoa maeneo ya idadi ya watu?
Si kwa hatua hiyo pekee. Vigezo vya seva mbadala, lebo, mbinu za ukusanyaji na maamuzi ya utumaji bado yanaweza kutoa matokeo yasiyo sawa.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii