Manajemen Data AI yang Bertanggung Jawab
Maria Prokofieva
Lead ML Engineer




Laba di atas keadilan dan privasi
Pendapatan di atas pengujian dan keamanan
Mengurangi biaya
Menghemat waktu dan sumber daya
Tidak perlu pengumpulan data dan pelatihan
Data pelatihan mungkin bias
Kurang transparan




Robustness versus bias
Robustness versus fairness
Kode etik dan perilaku
Panduan berbeda per negara dan organisasi
Tanggung jawab, tidak merugikan, keadilan

Manajemen Data AI yang Bertanggung Jawab