Verantwoorde AI: Sociale bias, copyright, eigendom
Generative AI voor bedrijven
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
Sociale bias in AI
Waarom is er biasrisico in AI?
- Gebrek aan diversiteit of verkeerde weergave van groepen in trainingsdata
- Nastreven van smalle modeldoelen
- Verkeerde of kwaadaardige toepassing door gebruikers
Detectie- en mitigatietechnieken
Detectie
- Ontdekken of identificeren van aanwezigheid of bestaan
- Algoritmes om eerlijkheidsmetrics te berekenen
- Menselijke audits
- Continue evaluatie en verbetering
Mitigatie
- Iets slechts minder ernstig, zwaar 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
- Dataverwerking
Generatieve AI in sectoren
- Creatieve sectoren zijn huiverig door banenangst
- 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
- Rondetafels organiseren
- Samenwerken met het maatschappelijk middenveld
- Product-feedbackloop
Een nieuw, complex domein
- Vol kansen
- Ethische overwegingen en uitdagingen
- Sociale bias beperken
- Navigeren door complexe auteursrechten
