AI responsabile: Pregiudizi sociali, copyright, proprietà
AI generativa per le aziende
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
Pregiudizi sociali nell'intelligenza artificiale
Perché c'è il rischio di pregiudizi nell'AI?
- Mancanza di diversità o errata rappresentazione dei gruppi nei dati di formazione
- perseguire obiettivi ristretti nel modello
- Applicazione errata o dannosa dell'AI da parte degli utenti
Tecniche di rilevamento e mitigazione
Rilevamento
- Scoprire o identificare la presenza o l'esistenza di
- Algoritmi per il calcolo delle metriche di equità
- Audit umani
- Valutazione e miglioramento continui
Mitigazione
- Rendere (qualcosa di negativo) meno grave, serio o doloroso.
- Diversificare i dati di formazione
- Regolazione dei modelli
1 Lingue di Oxford
Proprietà intellettuale e contenuti AI
L'AI generativa e il panorama legale
- Un mosaico di nuove leggi
- Rimanere informati è fondamentale
- Considerazioni sulla privacy
- Condizioni d'uso
- Implicazioni per la condivisione
- Gestione dei dati
L'AI generativa nei vari settori
- I settori creativi resistono per problemi di lavoro
- La ricerca medica lo abbraccia per fare progressi
- La catena di approvvigionamento ottimizza e automatizza i processi
Considerazioni etiche
L'AI generativa è in continua evoluzione
Linee guida chiare e opportunità di feedback
- Coinvolgere gli stakeholder principali
- Conduzione di tavoli di discussione
- Collaborazione con la società civile
- Ciclo di feedback del prodotto
Un nuovo dominio complesso
- Ricco di opportunità
- Considerazioni e sfide etiche
- Attenuare i pregiudizi sociali
- Come gestire le complesse questioni legate al diritto d'autore
