State of AI Bias
Wiele osób wierzy, że AI może pomóc w rozwiązywaniu złożonych problemów, jednak czy możemy ufać, że rozwiązania AI kierujące naszą pracą i utrzymaniem są zakorzenione w wiarygodnych, bezstronnych danych? Czy organizacje posiadają odpowiednie systemy, aby zapobiegać lub szybko rozwiązywać problemy wynikające ze stronniczości AI? Postanowiliśmy poszukać i zebrać odpowiedzi na te i inne pytania dotyczące aktualnego postrzegania i łagodzenia zjawiska „AI bias”.
Dotarliśmy do ponad 350 opinii amerykańskich i brytyjskich CIO, dyrektorów IT, kierowników IT i liderów rozwoju, którzy używają lub planują używać AI, aby dowiedzieć się, jak organizacje postrzegają kwestię stronniczości AI i jej znaczenie, oraz jakie kwestie są uważane za największe ryzyko, jeżeli stronniczość AI pozostanie niekontrolowana, jakiego rodzaju narzędzi i możliwości poszukują organizacje, aby pomóc im złagodzić stronniczość w AI.
Kluczowe ustalenia
Proszę pobrać raport State of AI Bias, aby zapoznać się z kluczowymi ustaleniami, takimi jak:
- 54% respondentów twierdzi, że jest bardzo lub bardzo zaniepokojonych zjawiskiem AI Bias
- 69% procent respondentów wskazuje, że ich organizacje przeprowadzają kontrole jakości danych w celu uniknięcia AI Bias
- 81% respondentów chce regulacji rządowych w zakresie definiowania i zapobiegania AI Bias
„Podstawowym wyzwaniem w celu wyeliminowania uprzedzeń jest zrozumienie, dlaczego algorytmy w pierwszej kolejności doszły do określonych decyzji.
Organizacje – firmy i instytucje, potrzebują wskazówek, jak poruszać się w obszarze AI Bias i związanych z tym bardzo złożonych kwestii.
Poczyniono postępy, w tym zaproponowane przez UE zasady i regulacje dotyczące AI, ale nadal pozostaje wiele do zrobienia, aby zapewnić, że modele są sprawiedliwe, godne zaufania i wytłumaczalne”
Tomasz Bochyński ASI, Specjalista Cyber bezpieczeństwa, Pracownik Spółki odpowiedzialny za ochronę danych osobowych oraz wdrożenie Norma ISO 27001, jak również za jakość baz danych B2B B2C.
