Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Bias
Poznaj, jak sztuczna inteligencja wpływa na prawa człowieka — równoważąc korzyści, takie jak lepszy dostęp do usług, z ryzykami, m.in. naruszeniami prywatności i uprzedzeniami. Dowiedz się o międzynarodowych ramach prawnych, wyzwaniach regulacyjnych i znaczeniu odpowiedzialnego wdrażania AI dla ochrony praw podstawowych.
Dyskryminacja w AI odnosi się do niesprawiedliwego lub nierównego traktowania osób lub grup na podstawie cech chronionych, takich jak rasa, płeć, wiek czy niepełnosprawność. Często wynika to z uprzedzeń zakorzenionych w systemach AI podczas zbierania danych, tworzenia algorytmów lub wdrażania, co może znacząco wpływać na równość społeczną i ekonomiczną.
Niedouczenie występuje, gdy model uczenia maszynowego jest zbyt prosty, by uchwycić ukryte zależności w danych, na których został wytrenowany. Prowadzi to do słabej wydajności zarówno na danych niewidzianych, jak i treningowych, często z powodu niskiej złożoności modelu, niewystarczającego treningu lub nieodpowiedniego doboru cech.
Poznaj stronniczość w AI: zrozum jej źródła, wpływ na uczenie maszynowe, przykłady z rzeczywistości oraz strategie łagodzenia, aby budować sprawiedliwe i wiarygodne systemy AI.
Zasada Garbage In, Garbage Out (GIGO) podkreśla, że jakość wyników generowanych przez AI i inne systemy jest bezpośrednio zależna od jakości danych wejściowych. Dowiedz się, jakie ma to znaczenie w AI, dlaczego jakość danych jest tak ważna oraz poznaj strategie ograniczania GIGO, by uzyskiwać dokładniejsze, sprawiedliwe i wiarygodne rezultaty.
Poznaj podstawy rozumowania AI, w tym jego typy, znaczenie i zastosowania w rzeczywistych sytuacjach. Dowiedz się, jak AI naśladuje ludzki sposób myślenia, usprawnia podejmowanie decyzji oraz jakie wyzwania związane z uprzedzeniami i sprawiedliwością pojawiają się w zaawansowanych modelach, takich jak o1 OpenAI.
