Thoại Viết Hoàng
Writer
93% doanh nghiệp trong một cuộc khảo sát của PWC năm 2022 đã bắt đầu hành trình tiếp cận AI và đang ở đâu đó giữa quá trình thử nghiệm và áp dụng rộng rãi, 7% còn lại đang cân nhắc điều đó; mọi người đều ở trong.
Hãy thử tìm số lượng hoặc tỷ lệ phần trăm các công ty triển khai AI ở Hoa Kỳ và trên toàn cầu, bạn sẽ tìm thấy các nghiên cứu đáng tin cậy và những con số chắc chắn. Hãy thử tìm số liệu thống kê về tần suất mà AI phân biệt đối xử với người tiêu dùng và sẽ khó có được con số cụ thể.
Các công cụ AI phát triển với các bộ dữ liệu giới hạn hoặc chủng tộc hạn chế tương tự bước vào thế giới và hành xử theo những cách tương tự.
Nghĩ rằng nó chỉ liên quan đến những người tạo ra các công cụ AI hoạt động sai không nhìn thấy bức tranh toàn cảnh. AI ở khắp mọi nơi. Khi nó mang lại sự thiên vị ở cấp độ kiện tụng, không có cách nào để dự đoán ai sẽ bị kiện tụng. Các nhà lãnh đạo trên tất cả các lĩnh vực bị kéo vào và phải chú ý đến sự thiên vị của thuật toán. Trong số các hành động và chính sách có thể giúp giảm thiểu và ngăn chặn sự phân biệt đối xử kỹ thuật số mới, có những điểm mà hầu hết các cá nhân, doanh nghiệp và nhà lãnh đạo có thể tham gia.
Một số hành động chính tập trung vào việc xác định và báo cáo xu hướng AI; những người khác tập trung vào việc đảm bảo rằng nó hoàn toàn không xảy ra. Các phương pháp hay nhất khác tạo ra sự đa dạng và minh bạch của thuật toán.
Trước khi thực hiện bất kỳ thực tiễn nào khác, các nhà lãnh đạo và doanh nghiệp phải chấp nhận khả năng các công cụ AI mà họ tạo ra hoặc áp dụng cho mục đích sử dụng của chính họ hoặc khách hàng của họ có thể bị sai lệch. Họ phải hiểu rằng sự thiên vị của thuật toán là một thiếu sót, không phải là một ý định nham hiểm được tính toán trước. Tuy nhiên, họ phải hiểu rằng nó gây thiệt hại cho các cá nhân và doanh nghiệp và nên hành động nhanh chóng và triệt để bất cứ khi nào họ phát hiện ra nó.
Hành động nhanh chóng hạn chế các tác động bất lợi và có thể giúp ngăn ngừa hoặc giảm hậu quả pháp lý. Một doanh nghiệp phát hiện ra sự thiên vị trong hộp công cụ AI của mình sẽ trở thành người tố giác của chính mình. Hành động nhanh chóng, quyết đoán đòi hỏi các chính sách và thủ tục được chuẩn hóa, rõ ràng.
Phát triển một bộ chỉ số xác định các trường hợp sai lệch AI và chủ động phản hồi bằng một bộ giao thức quy định có thể là bước đầu tiên để ngăn ngừa thiệt hại và gián đoạn. Thu hút và trang bị cho các nhóm đa dạng để kiểm tra và dạy các công cụ AI bằng cách sử dụng các bộ đo lường và tiêu chí đã thiết lập là một phương pháp hiệu quả khác.
Ngoài việc hiển thị các thuật toán cho các bộ dữ liệu toàn diện, công bằng, hãy tạo một cài đặt an toàn nơi nhân viên có thể đưa ra phản hồi. Giáo dục khách hàng và dựa vào các tài khoản về trải nghiệm của họ với AI để thực hiện các thay đổi. Tạo bản mô tả công việc và bộ tiêu chuẩn hành vi cho AI, đồng thời, giống như bất kỳ nhân viên cấp cao nào làm việc với khách hàng, hãy theo dõi và đánh giá AI theo định kỳ.
Ngoài các hệ thống liên quan đến việc đáp ứng nhận thức về sự thiên vị của AI, các nhà lãnh đạo cũng cần xây dựng các tiêu chí phát hiện. Sự thiên vị của AI có nhiều dạng. Nó trông như thế nào trong cài đặt của bạn?
Các doanh nghiệp cần soạn thảo và phổ biến các phương pháp nhận diện của mình. Các biến thể của tiêu chí và quy trình xác định xu hướng AI có thể được cung cấp cho nhân viên và khách hàng. Các quy trình bằng văn bản nên hướng dẫn các cá nhân báo cáo những gì họ tin là các trường hợp đủ điều kiện về sự thiên vị của AI cho các bên được chỉ định trong tổ chức.
Phát hiện hoặc ngăn chặn sự thiên vị của AI có thể là nhiệm vụ của các nhóm người dùng rất đa dạng, trong hoặc ngoài một công ty nhất định. Những người khác nhau trải nghiệm cùng một công cụ AI theo những cách khác nhau. Phản hồi và nhận xét từ các nhóm người dùng có tính hòa nhập cao có thể nắm bắt được các sự cố trước khi phát hành hoặc trong khi AI đang được sử dụng. Các thuật ngữ và tiêu chí tìm kiếm nên được tùy chỉnh cho nhiều nhóm bị phân biệt đối xử.
Tham khảo bài gốc tại đây
Toyota nghĩ rằng AI có thể giúp giải quyết các thiết kế nhàm chán
Hãy thử tìm số lượng hoặc tỷ lệ phần trăm các công ty triển khai AI ở Hoa Kỳ và trên toàn cầu, bạn sẽ tìm thấy các nghiên cứu đáng tin cậy và những con số chắc chắn. Hãy thử tìm số liệu thống kê về tần suất mà AI phân biệt đối xử với người tiêu dùng và sẽ khó có được con số cụ thể.
[IMG alt="
Làm chủ xu hướng AI: Các phương pháp hay nhất để thành công"]https://image.vnreview.vn/img.php?s...695666a26cd5f602551064f9df6b&width=1080[/IMG]
Nếu không được giám sát, AI có khả năng mắc phải một số thói quen xấu và đưa ra những khái quát hóa bất lợi. AI đặc biệt một phần vì nó học hỏi. Nó lấy dữ liệu mà các nhà phát triển đưa ra và đưa ra các giả định. Những đứa trẻ không bao giờ nhìn thấy phụ nữ trong một số vai trò nhất định có thể lớn lên để cho rằng có những nhiệm vụ ít phù hợp với phụ nữ và những nghề nghiệp mà phụ nữ không thuộc về.Làm chủ xu hướng AI: Các phương pháp hay nhất để thành công"]https://image.vnreview.vn/img.php?s...695666a26cd5f602551064f9df6b&width=1080[/IMG]
Các công cụ AI phát triển với các bộ dữ liệu giới hạn hoặc chủng tộc hạn chế tương tự bước vào thế giới và hành xử theo những cách tương tự.
Nghĩ rằng nó chỉ liên quan đến những người tạo ra các công cụ AI hoạt động sai không nhìn thấy bức tranh toàn cảnh. AI ở khắp mọi nơi. Khi nó mang lại sự thiên vị ở cấp độ kiện tụng, không có cách nào để dự đoán ai sẽ bị kiện tụng. Các nhà lãnh đạo trên tất cả các lĩnh vực bị kéo vào và phải chú ý đến sự thiên vị của thuật toán. Trong số các hành động và chính sách có thể giúp giảm thiểu và ngăn chặn sự phân biệt đối xử kỹ thuật số mới, có những điểm mà hầu hết các cá nhân, doanh nghiệp và nhà lãnh đạo có thể tham gia.
Một số hành động chính tập trung vào việc xác định và báo cáo xu hướng AI; những người khác tập trung vào việc đảm bảo rằng nó hoàn toàn không xảy ra. Các phương pháp hay nhất khác tạo ra sự đa dạng và minh bạch của thuật toán.
Trước khi thực hiện bất kỳ thực tiễn nào khác, các nhà lãnh đạo và doanh nghiệp phải chấp nhận khả năng các công cụ AI mà họ tạo ra hoặc áp dụng cho mục đích sử dụng của chính họ hoặc khách hàng của họ có thể bị sai lệch. Họ phải hiểu rằng sự thiên vị của thuật toán là một thiếu sót, không phải là một ý định nham hiểm được tính toán trước. Tuy nhiên, họ phải hiểu rằng nó gây thiệt hại cho các cá nhân và doanh nghiệp và nên hành động nhanh chóng và triệt để bất cứ khi nào họ phát hiện ra nó.
Hành động nhanh chóng hạn chế các tác động bất lợi và có thể giúp ngăn ngừa hoặc giảm hậu quả pháp lý. Một doanh nghiệp phát hiện ra sự thiên vị trong hộp công cụ AI của mình sẽ trở thành người tố giác của chính mình. Hành động nhanh chóng, quyết đoán đòi hỏi các chính sách và thủ tục được chuẩn hóa, rõ ràng.
Phát triển một bộ chỉ số xác định các trường hợp sai lệch AI và chủ động phản hồi bằng một bộ giao thức quy định có thể là bước đầu tiên để ngăn ngừa thiệt hại và gián đoạn. Thu hút và trang bị cho các nhóm đa dạng để kiểm tra và dạy các công cụ AI bằng cách sử dụng các bộ đo lường và tiêu chí đã thiết lập là một phương pháp hiệu quả khác.
Ngoài việc hiển thị các thuật toán cho các bộ dữ liệu toàn diện, công bằng, hãy tạo một cài đặt an toàn nơi nhân viên có thể đưa ra phản hồi. Giáo dục khách hàng và dựa vào các tài khoản về trải nghiệm của họ với AI để thực hiện các thay đổi. Tạo bản mô tả công việc và bộ tiêu chuẩn hành vi cho AI, đồng thời, giống như bất kỳ nhân viên cấp cao nào làm việc với khách hàng, hãy theo dõi và đánh giá AI theo định kỳ.
Ngoài các hệ thống liên quan đến việc đáp ứng nhận thức về sự thiên vị của AI, các nhà lãnh đạo cũng cần xây dựng các tiêu chí phát hiện. Sự thiên vị của AI có nhiều dạng. Nó trông như thế nào trong cài đặt của bạn?
Các doanh nghiệp cần soạn thảo và phổ biến các phương pháp nhận diện của mình. Các biến thể của tiêu chí và quy trình xác định xu hướng AI có thể được cung cấp cho nhân viên và khách hàng. Các quy trình bằng văn bản nên hướng dẫn các cá nhân báo cáo những gì họ tin là các trường hợp đủ điều kiện về sự thiên vị của AI cho các bên được chỉ định trong tổ chức.
Phát hiện hoặc ngăn chặn sự thiên vị của AI có thể là nhiệm vụ của các nhóm người dùng rất đa dạng, trong hoặc ngoài một công ty nhất định. Những người khác nhau trải nghiệm cùng một công cụ AI theo những cách khác nhau. Phản hồi và nhận xét từ các nhóm người dùng có tính hòa nhập cao có thể nắm bắt được các sự cố trước khi phát hành hoặc trong khi AI đang được sử dụng. Các thuật ngữ và tiêu chí tìm kiếm nên được tùy chỉnh cho nhiều nhóm bị phân biệt đối xử.
Tham khảo bài gốc tại đây
