Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, teilte in der Special Guest Feature einige Einblicke in die Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen. Darüber hinaus betonte er den Grund für Vorurteile in der KI und wie man Vorurteile in KI/ML-Modellen beseitigen kann.
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel sind:
- Von Restaurantvorschlägen bis hin zur Lösung von Servicetickets wird der KI-Chatbot zunehmend in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Banken- und Finanzwesen und der Behebung von Lohnlücken eingesetzt. Bei einer großen Anzahl von Anwendungsfällen wird die Fairness im gesamten Prozess unumgänglich.
- Verzerrungen im KI-Modell treten während der Trainingsphasen auf, in denen KI-Experten Datenmengen mit bestimmten Neigungen und Präferenzen füttern. Insbesondere gibt es zwei Arten von Vorurteilen, erstens kognitive Vorurteile und zweitens Vorurteile, die aufgrund fehlender Daten auftreten.
- Die gute Nachricht ist jedoch, dass Verzerrungen in KI-Modellen beseitigt werden können, indem der richtige Datensatz zusammen mit Echtzeit-Datenüberwachung und repräsentativen Datenmodellen verwendet wird. Da es unser tägliches Leben dominiert, ist es letztendlich wichtig, mit unserem Input vorsichtig umzugehen, um die Qualität aufrechtzuerhalten.
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