Athari za Anuwai kwenye data ya mafunzo

Data mbalimbali za Mafunzo ya AI kwa Ujumuishi na kuondoa Upendeleo

Akili Bandia na Data Kubwa zina uwezo wa kutafuta suluhu kwa matatizo ya kimataifa huku zikitanguliza masuala ya ndani na kubadilisha ulimwengu kwa njia nyingi za kina. AI huleta suluhisho kwa wote - na katika mipangilio yote, kutoka kwa nyumba hadi mahali pa kazi. Kompyuta za AI, na Kujifunza Machine mafunzo, inaweza kuiga tabia ya akili na mazungumzo kwa njia ya kiotomatiki lakini iliyobinafsishwa.

Walakini, AI inakabiliwa na shida ya ujumuishaji na mara nyingi ina upendeleo. Kwa bahati nzuri, kuzingatia maadili ya akili ya bandia inaweza kuleta uwezekano mpya zaidi katika masuala ya mseto na ujumuishaji kwa kuondoa upendeleo usio na fahamu kupitia data mbalimbali za mafunzo.

Umuhimu wa anuwai katika data ya mafunzo ya AI

Utofauti wa Takwimu za Mafunzo ya Ai Anuwai na ubora wa data ya mafunzo huhusiana kwa kuwa moja huathiri nyingine na kuathiri matokeo ya suluhisho la AI. Mafanikio ya suluhisho la AI inategemea data mbalimbali inafunzwa. Utofauti wa data huzuia AI kufidia kupita kiasi - kumaanisha kuwa kielelezo hufanya kazi tu au kujifunza kutokana na data inayotumiwa kutoa mafunzo. Kwa kufifia kupita kiasi, muundo wa AI hauwezi kutoa matokeo unapojaribiwa kwenye data isiyotumika katika mafunzo.

Hali ya sasa ya mafunzo ya AI data

Kukosekana kwa usawa au ukosefu wa anuwai katika data kunaweza kusababisha masuluhisho yasiyo ya haki, yasiyo ya kimaadili na yasiyojumuisha AI ambayo yanaweza kuzidisha ubaguzi. Lakini ni vipi na kwa nini utofauti wa data unahusiana na suluhisho za AI?

Uwakilishi usio sawa wa aina zote husababisha utambulisho usiofaa wa nyuso - kesi moja muhimu ni Picha kwenye Google ambayo iliainisha wanandoa weusi kama 'sokwe.' Na Meta humshauri mtumiaji anayetazama video ya wanaume weusi ikiwa mtumiaji angependa 'kuendelea kutazama video za nyani.'

Kwa mfano, uainishaji usio sahihi au usiofaa wa makabila madogo au rangi, hasa katika gumzo, unaweza kusababisha chuki katika mifumo ya mafunzo ya AI. Kulingana na ripoti ya 2019 Mifumo ya Ubaguzi - Jinsia, Mbio, Nguvu katika AI, zaidi ya 80% ya walimu wa AI ni wanaume; wanawake watafiti wa AI kwenye FB wanajumuisha 15% na 10% pekee kwenye Google.

Athari za Data Anuwai za Mafunzo kwenye Utendaji wa AI

Athari za Anuwai kwenye Data ya Mafunzo Kuacha vikundi na jumuiya mahususi kutoka kwa uwakilishi wa data kunaweza kusababisha kanuni potofu.

Upendeleo wa data mara nyingi huletwa kwa bahati mbaya katika mifumo ya data - kwa sampuli ndogo za jamii au vikundi fulani. Mifumo ya utambuzi wa uso inapofunzwa kwenye nyuso tofauti, inasaidia modeli kutambua vipengele maalum, kama vile nafasi ya viungo vya uso na tofauti za rangi.

Matokeo mengine ya kuwa na mzunguko usio na usawa wa lebo ni kwamba mfumo unaweza kuzingatia wachache kama hitilafu unaposhinikizwa kutoa pato ndani ya muda mfupi.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

Kufikia Anuwai katika Data ya Mafunzo ya AI

Kwa upande mwingine, kutengeneza mkusanyiko wa data tofauti pia ni changamoto. Ukosefu mkubwa wa data kwenye madarasa fulani unaweza kusababisha uwakilishi mdogo. Inaweza kupunguzwa kwa kufanya timu za wasanidi wa AI kuwa tofauti zaidi kwa heshima na ujuzi, kabila, rangi, jinsia, nidhamu, na zaidi. Zaidi ya hayo, Njia bora ya kushughulikia matatizo ya utofauti wa data katika AI ni kukabiliana nayo kutoka kwa neno kwenda badala ya kujaribu kurekebisha kile kilichofanywa - kuingiza utofauti katika ukusanyaji wa data na hatua ya uratibu.

Bila kujali mvuto wa AI, bado inategemea data iliyokusanywa, iliyochaguliwa na kufunzwa na wanadamu. Upendeleo wa asili kwa wanadamu utaakisi katika data iliyokusanywa nao, na upendeleo huu usio na fahamu unaingia kwenye miundo ya ML pia. 

Hatua za kukusanya na kuratibu data mbalimbali za mafunzo

Ujumuishaji wa Data Anuwai za Mafunzo

Utofauti wa data inaweza kupatikana kwa:

  • Ongeza kwa uangalifu data zaidi kutoka kwa madarasa yenye uwakilishi mdogo na ufichue miundo yako kwa pointi mbalimbali za data. 
  • Kwa kukusanya data kutoka kwa vyanzo tofauti vya data. 
  • Kwa kuongeza data au kuchezea hifadhidata kwa njia isiyo halali ili kuongeza/kujumuisha pointi mpya za data tofauti kabisa na pointi asili za data. 
  • Wakati wa kuajiri waombaji kwa mchakato wa ukuzaji wa AI, ondoa habari zote zisizo na umuhimu wa kazi kutoka kwa programu. 
  • Kuboresha uwazi na uwajibikaji kwa kuboresha nyaraka za maendeleo na tathmini ya mifano. 
  • Kuanzisha kanuni za kujenga utofauti na ushirikishwaji katika AI mifumo kuanzia ngazi ya chini. Serikali mbalimbali zimeunda miongozo ya kuhakikisha utofauti na kupunguza upendeleo wa AI ambao unaweza kutoa matokeo yasiyo ya haki. 

[Soma pia: Jifunze Zaidi Kuhusu Mchakato wa Kukusanya Data ya Mafunzo ya AI ]

Hitimisho

Kwa sasa, ni makampuni machache makubwa tu ya teknolojia na vituo vya kujifunzia vinavyohusika kikamilifu katika kutengeneza suluhu za AI. Nafasi hizi za wasomi zimezama katika kutengwa, ubaguzi, na upendeleo. Hata hivyo, hizi ndizo nafasi ambapo AI inaendelezwa, na mantiki nyuma ya mifumo hii ya hali ya juu ya AI imejaa upendeleo sawa, ubaguzi, na kutengwa kunakofanywa na vikundi vyenye uwakilishi mdogo. 

Wakati wa kujadili utofauti na kutobagua, ni muhimu kuhoji watu unaowanufaisha na wale unaowadhuru. Tunapaswa pia kuangalia ni nani inamweka katika hasara - kwa kulazimisha wazo la mtu 'wa kawaida', AI inaweza kuwaweka 'wengine' hatarini. 

Kujadili utofauti katika data ya AI bila kutambua mahusiano ya mamlaka, usawa na haki hakutaonyesha picha kubwa zaidi. Ili kuelewa kikamilifu wigo wa anuwai katika data ya mafunzo ya AI na jinsi wanadamu na AI wanaweza kwa pamoja kupunguza shida hii, fika kwa wahandisi huko Shaip. Tuna wahandisi anuwai wa AI ambao wanaweza kutoa data thabiti na tofauti kwa suluhisho zako za AI. 

Kushiriki kwa Jamii