AI 편향의 정의 및 분류

인공지능 편향은 알고리즘 개발 과정의 편향된 가정이나 훈련 데이터의 편향으로 인해 발생하는 이상 현상입니다.

AI 편견의 유형은 무엇인가요?

1. 인지 편향

인공 지능의 인지 편향은 개발자가 무의식적으로 자신의 아이디어를 모델에 적용하거나 편향된 데이터 세트를 훈련에 사용함으로써 발생합니다. 이러한 편견은 사람들이 정보를 처리할 때 단순화하려고 할 때 개인 판단과 의사 결정 시 무의식적인 사고 오류로 인해 발생합니다.

2. 완전한 데이터 부족

데이터 세트가 불완전하면 편향이 발생합니다.

인공지능은 편견에서 완전히 자유로울 수 있을까?

기술적인 관점에서 볼 때, 인공지능 훈련을 위한 데이터가 완전하고 편견이 없다면, 편견 없는 데이터 중심 의사결정을 위한 인공지능 시스템을 구축할 수 있습니다.

그러나 현실 세계에서 AI 데이터 세트는 인간의 사고에 의존하고 인간의 편견이 지속적으로 증가하므로 AI가 완전히 편견을 갖지 않고 편견을 갖기가 어렵습니다.

하지만 데이터와 알고리즘 테스트를 통해 AI 알고리즘의 편향을 수정할 수 있습니다.

AI 시스템 편견을 수정하는 단계:

1. 편견 위험을 평가하기 위해 알고리즘과 데이터를 이해합니다.

예:

훈련 데이터 세트가 표본 편향과 같은 일반적인 편향을 방지할 만큼 대표성이 있고 충분히 큰지 확인하세요.

데이터세트의 특정 그룹에 대한 모델 측정항목 계산과 관련된 하위 모집단 분석을 수행합니다. 이는 모델 성능이 하위 모집단 전체에서 동일한지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

편향을 방지하기 위해 시간이 지남에 따라 모델을 모니터링하세요. 알고리즘의 결과는 학습 또는 훈련 데이터가 변경됨에 따라 변경됩니다.

2. 일련의 기술, 운영 및 조직적 조치를 포괄하는 전반적인 AI 전략에 편향 방지 전략을 구축하세요.

기술 전략: 편향의 잠재적 원인을 식별하고 영향을 미치는 데이터에서 데이터를 공개하는 데 도움이 되는 도구가 포함됩니다. 모델 정확도

운영 전략의 특징: 내부 및 제3자 감사자를 활용하여 데이터 수집 프로세스를 개선합니다.

3. 훈련 데이터의 편향을 식별할 때 인간 중심 프로세스를 개선합니다.

모델 구축 및 평가는 오랫동안 우려되어 왔던 편견을 강조할 수 있습니다. AI 모델을 구축하는 과정에서 이러한 편향이 식별될 수 있으며, 이 지식은 편향의 원인을 이해하는 데 사용됩니다.

4. 자동화된 의사결정이 선호되어야 하는 사용 사례와 인간이 참여해야 하는 경우를 식별합니다.

5. 다학제적 접근 방식을 따르세요. 데이터 세트와 알고리즘의 편향을 줄이는 데는 연구 개발이 핵심입니다. 편견을 없애는 것은 다학제적 전략입니다.

AI 개발에 대한 데이터 중심 접근 방식은 AI 시스템의 편견을 최소화하는 데도 도움이 됩니다.

위 내용은 AI 편향의 정의 및 분류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!