जिम्मेदार AI की चुनौतियाँ

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

Maria Prokofieva

Lead ML Engineer

वास्तविक दुनिया में जिम्मेदार डेटा मैनेजमेंट प्रैक्टिस

 

  • जटिल

 

  • ट्रेड-ऑफ शामिल

 

  • प्रोफेशनल निर्णय

जिम्मेदार AI: नीला वृत्त, हाथ में AI चिप का चित्र

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

सामान्य ट्रेड-ऑफ

 

ट्रेड-ऑफ

जिम्मेदार AI के आयाम

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

 

बिज़नेस फैक्टर्स

 

  • निष्पक्षता और प्राइवेसी पर लाभ

  • टेस्टिंग और सिक्योरिटी पर रेवेन्यू

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

प्री-ट्रेंड मॉडल

  • लागत घटाएँ

  • समय और संसाधन बचाएँ

  • डेटा कलेक्शन और ट्रेनिंग की ज़रूरत नहीं

  • ट्रेनिंग डेटा पक्षपाती हो सकता है

  • पारदर्शिता की कमी

प्री-ट्रेंड मॉडल

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

प्री-ट्रेंड मॉडल का उपयोग

  • मॉडल स्रोत पर ड्यू डिलिजेंस
  • अच्छी प्रतिष्ठा
  • विश्वसनीयता
  • मॉडल डॉक्यूमेंटेशन की समीक्षा
  • निष्पक्षता और बायस के अतिरिक्त टेस्ट
जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

 

मेट्रिक्स ट्रेड-ऑफ

 

  • निष्पक्षता पर एक्युरेसी
  • बैलेंस्ड डेटासेट में भी
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एक्युरेसी ट्रेड-ऑफ

  • कुछ समूहों के लिए कम एक्युरेसी
  • अंडर-रिप्रेजेंटेड समूहों के लिए डेटा की गुणवत्ता/मात्रा नहीं आँकते
  • प्राइवेसी से एक्युरेसी घटती है

फेशियल रिकग्निशन

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रोबस्टनेस ट्रेड-ऑफ

मेट्रिक्स ट्रेड-ऑफ

 

  • रोबस्टनेस बनाम बायस

  • रोबस्टनेस बनाम निष्पक्षता

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

प्रोफेशनल कंडक्ट और कर्तव्य

  • आचार संहिता और कंडक्ट

  • गाइडेंस देश और संगठन के अनुसार बदलता है

  • जिम्मेदारी, अहानिकरता, निष्पक्षता

  • यूज़र प्राइवेसी और गोपनीयता
  • समाज पर सकारात्मक प्रभाव
  • उच्च मानक बनाए रखें
  • रोबस्ट और सुरक्षित सिस्टम विकसित करें
  • समावेशी और भेदभाव-रहित

 

ACM

1 https://www.acm.org/code-of-ethics
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