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, marketingiem i utrzymaniem wielu zasobów danych – pochodzą z wiarygodnych i bezstronnych danych?
Czy organizacje przetwarzające dane 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 opinii o zjawisku „AI bias”.
Dotarliśmy do ponad 350 opinii amerykańskich i brytyjskich CEO, Dyrektorów IT, Kierowników IT i Liderów rozwoju, którzy używają lub planują w swoich Organizacjach 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 potrzebują wskazówek, jak poruszać się w obszarze AI Bias i związanych z tym 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”
CEO, Dyrektor AI Ppłk. Mgr. Prawa Antoni Urbanek
