Verantwoorde AI: sociale bias, auteursrecht, eigendom
Generatieve AI voor bedrijven
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
Sociale bias in AI
Waarom is er kans op bias in AI?
- Gebrek aan diversiteit of verkeerde weergave van groepen in de trainingsdata
- Sturen op te smalle modeldoelen
- Verkeerd of kwaadwillig gebruik van AI door gebruikers
Detectie- en mitigatietechnieken
Detectie
- Ontdekken of vaststellen van de aanwezigheid of het bestaan van
- Algoritmen om fairness-metrics te berekenen
- Menselijke audits
- Voortdurend evalueren en verbeteren
Mitigatie
- Iets slechts minder ernstig of pijnlijk maken.
- Trainingsdata diversifiëren
- Modellen bijstellen
1 Oxford Languages
Intellectueel eigendom en AI-content
Generatieve AI en het juridische landschap
- Lappendeken van nieuwe wetten
- Op de hoogte blijven is cruciaal
- Privacyaspecten
- Gebruiksvoorwaarden
- Gevolgen van delen
- Omgang met data
Generatieve AI in sectoren
- Creatieve sectoren verzetten zich uit angst voor banenverlies
- Medisch onderzoek omarmt het voor doorbraken
- Supply chain optimaliseert en automatiseert processen
Ethische overwegingen
Generatieve AI blijft zich ontwikkelen
Duidelijke richtlijnen en feedbackkansen
- Betrek sleutelstakeholders
- Organiseer rondetafels
- Werk samen met het maatschappelijk middenveld
- Product-feedbackloop
Een complex nieuw domein
- Rijk aan kansen
- Ethische afwegingen en uitdagingen
- Sociale bias mitigeren
- Navigeren door complexe auteursrechtkwesties
