Odpowiedzialna AI: uprzedzenia społeczne, prawa autorskie i własność
Generatywna AI dla biznesu
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
Uprzedzenia społeczne w AI
Dlaczego AI jest narażona na uprzedzenia?
- Brak różnorodności lub błędna reprezentacja grup w danych treningowych
- Dążenie do wąskich celów w modelu
- Niewłaściwe lub złośliwe zastosowanie AI przez użytkowników
Techniki wykrywania i ograniczania uprzedzeń
Wykrywanie
- Stwierdzenie obecności lub istnienia czegoś
- Algorytmy obliczające metryki sprawiedliwości
- Audyty eksperckie
- Ciągła ocena i doskonalenie
Łagodzenie
- Zmniejszanie dotkliwości lub powagi czegoś negatywnego.
- Zwiększanie różnorodności danych treningowych
- Dostosowywanie modeli
1 Oxford Languages
Własność intelektualna a treści generowane przez AI
Generatywna AI a krajobraz prawny
- Mozaika nowych przepisów
- Śledzenie zmian jest kluczowe
- Kwestie prywatności
- Warunki korzystania
- Konsekwencje udostępniania
- Przetwarzanie danych
Generatywna AI w różnych branżach
- Branże kreatywne są sceptyczne – obawiają się o miejsca pracy
- Badania medyczne chętnie ją przyjmują w poszukiwaniu przełomów
- Łańcuchy dostaw optymalizują i automatyzują procesy
Kwestie etyczne
Generatywna AI wciąż ewoluuje
Przejrzyste wytyczne i możliwość przekazywania opinii
- Angażowanie kluczowych interesariuszy
- Organizowanie okrągłych stołów
- Współpraca ze społeczeństwem obywatelskim
- Pętla zwrotna produktu
Złożona, nowa dziedzina
- Pełna możliwości
- Wyzwania i kwestie etyczne
- Ograniczanie uprzedzeń społecznych
- Poruszanie się w zawiłościach prawa autorskiego
