Jolanta Jaworska, IBM: Jak pracować nad bezstronnością sztucznej inteligencji

Nie zawsze jesteśmy bezstronni, kierujemy się różnymi własnymi uprzedzeniami. Mamy tendencję do skupiania się na informacjach, które potwierdzają naszą z góry przyjętą tezę w danej sprawie – pisze Jolanta Jaworska, dyrektor
ds. publicznych i regulacyjnych IBM Polska i Kraje Bałtyckie.

Publikacja: 29.03.2021 14:29

Jolanta Jaworska, dyrektor
ds. publicznych i regulacyjnych IBM Polska i Kraje Bałtyckie

Jolanta Jaworska, dyrektor ds. publicznych i regulacyjnych IBM Polska i Kraje Bałtyckie

Foto: mat. pras.

OPINIA PARTNERA

Podobne zachowania mogą wystąpić w przypadku sztucznej inteligencji (AI), zwłaszcza gdy do programowania AI wykorzystywane są techniki uczenia maszynowego. Powszechnie stosowana technika, tzw. nadzorowane uczenie maszynowe wymaga, aby systemy AI były szkolone na dużej liczbie przykładowych problemów i ich rozwiązań. Np. jeśli chcielibyśmy stworzyć system AI, który ma decydować, kiedy przyjąć lub odrzucić wniosek o kredyt, przeszkolilibyśmy go, korzystając z wielu wniosków kredytowych i dla każdego z nich podawalibyśmy mu właściwą decyzję (akceptacja lub odrzucenie).

Pozostało 88% artykułu

BLACK WEEKS -75%

Czytaj dalej RP.PL. Nie przegap oferty roku!
Ciesz się dostępem do treści najbardziej opiniotwórczego medium w Polsce. Rzetelne informacje, pogłębione analizy, komentarze i opinie. Treści, które inspirują do myślenia. Oglądaj, czytaj, słuchaj.
Opinie i komentarze
Prof. Jan Widacki: Miliardy za częstotliwości kosztem inwestycji?
Opinie i komentarze
Michał Targiel, partner PwC Polska: Inwestycje w AI warunkiem przetrwania
Opinie i komentarze
Jakub Olek, TikTok: Staliśmy się ofiarą geopolityki
Opinie i komentarze
Steven Bailey, NCC Group: Dane użytkowników będą przeniesione do Europy
Materiał Promocyjny
Klimat a portfele: Czy koszty transformacji zniechęcą Europejczyków?
Opinie i komentarze
Odpowiedzialne innowacje: Cyfrowe duchy zmarłych