Wie können wir die Einführung von Bias während der Schulungsphase eines KI-Algorithmus stoppen?
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Die folgenden Schritte können unternommen werden, um die Einführung von Voreingenommenheit während der Schulungsphase eines KI-Algorithmus zu verhindern: 1. Darstellung: Stellen Sie sicher, dass die Trainingsdaten vielfältig und repräsentativ für die Bevölkerung sind, auf die das Modell angewendet wird. Dies wird dazu beitragen, das Modell von Lernvoreingenommenheiten in den Trainingsdaten abzuhalten. 2. Datenqualität: Prüfen und korrigieren Sie Fehler, fehlende Werte und Ausreißer in den Trainingsdaten. Datenqualitätsfragen können Voreingenommenheit in das Modell einführen. 3. Fairness-Beschränkungen: Integrieren Sie Fairness-Beschränkungen, wie demographische Parität oder gleiche Chance, in den Schulungsprozess, um sicherzustellen, dass das Modell keine voreingenommenen Ergebnisse für verschiedene Gruppen produziert. 4. Algorithmendesign: Wählen Sie einen Algorithmus, der fair und unvoreingenommen sein soll, oder ändern Sie den Algorithmus, um Fairness-Beschränkungen zu berücksichtigen. 5. Überwachung: Überwachen Sie die Leistung des Modells während der Schulung und Validierung, um etwaige Voreingenommenheiten zu identifizieren und Anpassungen vorzunehmen. 6. Humanaufsicht: Haben Sie eine Vielzahl von Menschenexperten überprüfen und validieren Sie die Leistung des Modells, um zu gewährleisten, dass es gerecht und unvoreingestellt wird.
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Wäre es nicht besser, Voreingenommenheit anzunehmen und Modelle als eine Möglichkeit zu benutzen, um das in den Daten zu erforschen, unsere eigenen Voreingenommenheiten zu berücksichtigen und Fragen zu verwenden, die die, die wir wollen, verstärken und die stummen, die wir nicht wollen?
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Sie haben Recht, wir können nicht alle Voreingenommenheiten von ausgebildeten KI-Modellen beseitigen, sondern versuchen nur, die Voreingenommenheiten, die leicht nachweisbar und unerwünschte sind, zu reduzieren. Ähnlich wie beliebte Social-Media-Plattformen, werden die meisten KI-Modelle trainiert, um keine hasserfüllten Ergebnisse zu produzieren und darzustellen. Dies geschieht oft, um die rechtliche Haftung zu verringern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
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