Reklama

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 jeszcze 88% artykułu

Już za 19 zł miesięcznie przez rok

Jak zmienia się świat i Polska. Jak wygląda nowa rzeczywistość polityczna po wyborach prezydenckich. Polityka, wydarzenia, społeczeństwo, ekonomia i psychologia.

Czytaj, to co ważne.

Reklama
Opinie i komentarze
Witold M. Orłowski: Włoska lekcja
Opinie i komentarze
Budowa własnych kompetencji cyfrowych, czyli jak radzić sobie z big techami
Opinie i komentarze
Jacek J. Wojciechowicz: Jak sztuczna inteligencja zmienia rynek pracy?
Opinie i komentarze
Sztuczna inteligencja i pszczoły
Materiał Promocyjny
Bieszczady to region, który wciąż zachowuje aurę dzikości i tajemniczości
Opinie i komentarze
Sztuczna inteligencja. Jak pogodzić innowacje z bezpieczeństwem i prywatnością?
Materiał Promocyjny
Jak sfinansować rozwój w branży rolno-spożywczej?
Reklama
Reklama