มิติของข้อมูลที่รับผิดชอบ

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

Maria Prokofieva

Lead ML Engineer

การจัดการข้อมูลอย่างรับผิดชอบ

  • การจัดการข้อมูลอย่างมีจริยธรรม
  • ประเมินโมเดลด้วย technical metrics
  • Responsible AI

มิติของข้อมูลที่รับผิดชอบ

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

ในคอร์สนี้

  • แนะนำมิติและ metrics ของ Responsible AI
  • นำแนวคิดไปประยุกต์ใช้จริง
  • ภาพรวมของกฎระเบียบและการออกใบอนุญาต
  • การกำกับดูแลและการจัดหาข้อมูล
  • การตรวจสอบและลดความลำเอียง
การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

ความถูกต้องตามกฎหมาย

  • การปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับ
  • ดูแลให้ข้อมูลถูกเก็บรวบรวม ประมวลผล และใช้งานอย่างถูกต้อง
  • กฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง เช่น:
    • กฎหมายคุ้มครองข้อมูล
    • กฎหมายสิทธิมนุษยชน
    • ข้อบังคับด้านจริยธรรมต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
    • อาจแตกต่างกันตามหน่วยงานหรือประเทศ

ตรวจสอบเสมอว่ามีข้อใดบังคับใช้!

มิติของข้อมูลที่รับผิดชอบ: ความถูกต้องตามกฎหมาย

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

ความเป็นธรรม

  • อัลกอริทึมและแนวปฏิบัติด้านข้อมูลไม่ก่อให้เกิดความไม่เท่าเทียม
  • ปฏิบัติต่อทุกคนอย่างยุติธรรม ไม่มีการเลือกปฏิบัติ

มิติของข้อมูลที่รับผิดชอบ: ความเป็นธรรม

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

ความโปร่งใสและความรับผิดชอบ

  • การใช้ข้อมูลอย่างไร
  • การพัฒนาโมเดล
  • การตัดสินใจ
  • อธิบาย AI
  • สร้างความเชื่อมั่นแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

มิติของข้อมูลที่รับผิดชอบ: ความโปร่งใสและความรับผิดชอบ

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

ความหลากหลายและการมีส่วนร่วม

  • ความหลากหลายของข้อมูล
  • มุมมองและประสบการณ์ที่หลากหลาย
  • สำคัญต่อการลดความลำเอียง

มิติของข้อมูลที่รับผิดชอบ: ความหลากหลายและการมีส่วนร่วม

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

  • การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
  • การเคารพและคุ้มครองสิทธิส่วนบุคคล
  • ป้องกันข้อมูลและโมเดลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

มิติของข้อมูลที่รับผิดชอบ: ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

เครื่องมือคัดสรรบุคลากร AI ของ Amazon

  • Amazon: 2015-2017
  • ระบบคัดสรรบุคลากรอัตโนมัติ
  • ใช้ AI ให้คะแนนผู้สมัครงาน
  • นำไปสู่ปัญหาและการยกเลิกโครงการ

amazon AI

1 Reuters: https://www.reuters.com/article/idUSKCN1MK0AG/
การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

ความท้าทายของโมเดล AI

มีอะไรผิดพลาด?

  • ไม่เป็นกลางทางเพศ
  • ข้อมูลฝึกสอนไม่สมดุล
  • ประเมิน AI โดยใช้เฉพาะ technical metrics

ข้อมูลไม่สมดุล

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

มาฝึกกันเถอะ!

การจัดการข้อมูล AI อย่างรับผิดชอบ

Preparing Video For Download...