AI バイアスの定義と分類

人工知能のバイアスは、アルゴリズム開発プロセスの偏った仮定やトレーニング データの偏りによって引き起こされる異常です。

人工知能のバイアスにはどのような種類がありますか?

1. 認知バイアス

人工知能の認知バイアスは、開発者が無意識のうちに自分のアイデアをモデルに押し付けたり、トレーニングに偏ったデータセットを使用したりすることで発生します。このバイアスは、人々が情報を処理する際に単純化しようとするため、個人の判断や意思決定における無意識の思考エラーによって引き起こされます。

2. 完全なデータの欠如

データセットが不完全な場合、偏りが生じます。

人工知能は偏見を完全に排除できるのでしょうか?

技術的な観点から見ると、人工知能をトレーニングするためのデータが完全で偏っていない限り、偏りのないデータ主導の意思決定を行う人工知能システムを構築できます。

しかし、現実の世界では、AI データセットは人間の思考に依存しており、人間の偏見は増え続けているため、AI が完全に公平で偏りのないものになることは困難です。

しかし、データとアルゴリズムをテストすることで、人工知能アルゴリズムのバイアスを修正することができます。

AI システムのバイアスを修復する手順:

1. アルゴリズムとデータを理解して、バイアスのリスクを評価します。

例:

トレーニング データ セットが代表的であり、サンプリング バイアスなどの一般的なバイアスを防ぐのに十分な大きさであることを確認します。

データセット内の特定のグループのモデル メトリクスを計算するサブグループ分析を実行します。これは、モデルのパフォーマンスが部分母集団間で同じかどうかを判断するのに役立ちます。

バイアスを防ぐためにモデルを長期的に監視します。アルゴリズムの結果は、学習データまたはトレーニング データが変化すると変化します。

2. AI 戦略全体の中で、一連の技術的、運用的、組織的なアクションを含むバイアス排除戦略を確立します:

技術的戦略: 潜在的なバイアスの原因を特定するのに役立つツールが含まれます。モデルの精度に影響を与えるデータの特性を明らかにする

運用戦略: 内部およびサードパーティの監査人を使用して、データ収集プロセスを改善します。

3. トレーニング データのバイアスを特定する際の人間主導のプロセスを改善します。

モデルの構築と評価により、長年懸念されてきたバイアスが浮き彫りになる可能性があります。 AI モデルを構築するプロセスで、これらのバイアスを特定し、その知識をバイアスの原因を理解するために使用できます。

4. 自動化された意思決定が優先されるべきユースケースと、人間が関与する必要があるユースケースを特定します。

5.学際的なアプローチに従います。研究開発は、データセットとアルゴリズムの偏りを減らすための鍵となります。偏見の排除は学際的な戦略です。

AI 開発に対するデータ中心のアプローチは、AI システムのバイアスを最小限に抑えるのにも役立ちます。

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