Creado por Carlos David Alamillo Zúñiga
hace más de 5 años
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Pregunta | Respuesta |
Ética y lo Legal | A menudo, la ética está alineada con la ley. En ocasiones, sin embargo, necesita pensar más allá de la ley para desarrollar tecnología ética. La IA presenta una oportunidad para solucionar los sesgos sistemáticamente. |
Ético y lo Legal | Se debe evaluar si su modelo está alineado con las responsabilidad de su negocio para respetar y promover los derechos humanos. |
Sesgo en la medición o el conjunto de datos | se comete un error de etiquetar datos o por error de máquina, un grupo puede estar sobre |
Sesgo de asociación | Cuando se etiquetan los datos según los estereotipos, se produce un sesgo de asociación. |
Sesgo de confirmación | El sesgo de confirmación etiqueta los datos en base a ideas preconcebidas. |
Sesgo de automatización | El sesgo de automatización impone los valores de un sistema sobre otros. |
Sesgo social | El sesgo social repite los resultados de prejuicios pasados en grupos marginalizados históricamente. |
Sesgo de supervivencia o sobrevivencia | A veces un algoritmo se centra en los resultados de aquellos que fueron seleccionados o que sobrevivieron a un cierto proceso, a expensas de aquellos que se excluyeron. |
Sesgo de interacción | Los humanos creamos el sesgo de interacción cuando interactuamos o intentamos influenciar intencionadamente sistemas de IA y se crea resultados sesgados. |
La IA puede amplificar el sesgo | El aprendizaje automático basado en conjuntos de datos sesgados a menudo amplifican esos sesgos. |
supuestos | construir, para quien, como debe funcionar |
datos de entrenamiento | contrata de las mismas universidad o de los mismos programas, el sistema no recomendará candidatos que no cumplan |
modelo | factores que utiliza el modelo: raza, género o edad |
intervención humana | modificar datos de entrenamiento |
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