Тестирование на предвзятость ИИ для начинающих: с чего начать? скачать в хорошем качестве

Тестирование на предвзятость ИИ для начинающих: с чего начать?

Тестирование ИИ на предвзятость для начинающих: с чего начать? Практическая структура тестирования систем ИИ ⚖️🤖 Генеральный директор BABL AI, доктор Шей Браун, разбирает один из самых распространенных и часто неправильно понимаемых вопросов в области ответственного ИИ: как провести аудит предвзятости? Вместо того чтобы узко фокусироваться на контрольных списках соответствия или абстрактных определениях, в этом эпизоде ​​рассматривается практическая, готовая к аудиту структура тестирования систем ИИ на предвзятость. Используя реальные примеры, такие как алгоритмы найма и системы распознавания лиц, Шей объясняет, как работает тестирование на предвзятость, измеряя различия в производительности в разных частях входного пространства системы ИИ — от защищенных характеристик, таких как раса и пол, до экологических, контекстуальных и операционных факторов. Доктор Браун также связывает тестирование на предвзятость с более широкими концепциями валидации ИИ, надежности системы и управления рисками, показывая, как та же структура применима далеко за пределами законодательства о дискриминации. Независимо от того, являетесь ли вы аудитором ИИ, специалистом по управлению, специалистом по анализу данных или политиком, это обсуждение прояснит, как аудит предвзятости работает на практике — и почему контекст имеет такое же значение, как и метрики. 👉 Слушатели Lunchtime BABLing могут сэкономить 20% на всех курсах BABL AI, используя код BABLING20 📚 Курсы: https://babl.ai/courses/ 🌐 Посетите BABL AI: https://babl.ai/ 📩 Подпишитесь на рассылку The Algorithmic Bias Lab: https://www.algorithmicbiaslab.com/ 🔗 Следите за BABL AI: https://linktr.ee/babl.ai ⏱️ Разделы 00:00 Что такое аудит предвзятости и почему он важен 01:11 Определение предвзятости ИИ и защищенных характеристик 01:45 Выбор метрик производительности для тестирования предвзятости 02:17 Измерение производительности в пространстве входных параметров 03:16 Показатели коэффициента выбора, точности и справедливости 04:07 Применение тестирования предвзятости к распознаванию лиц Системы 04:40 Ложные срабатывания, ошибочная идентификация, частота ошибок и факторы предвзятости 05:59 Тестирование предвзятости как проверка производительности системы 06:30 Контекст, входные данные, решения и действия в системах ИИ 07:29 Тестирование предвзятости как оценка риска и ценности 📌 Что вы узнаете 🔵 Как проводятся проверки предвзятости в реальных системах ИИ 🔵 Почему тестирование предвзятости выходит за рамки защищенных групп 🔵 Как выбрать значимые показатели производительности 🔵 Как контекст и среда влияют на предвзятость систем ИИ 🔵 Как тестирование предвзятости связано с проверкой, риском и управлением 💬 Присоединяйтесь к обсуждению 👍 Поставьте лайк этому видео, если вы работаете над предвзятостью ИИ, справедливостью или аудитом 🔔 Подпишитесь на новые эпизоды Lunchtime BABLing о управлении ИИ, аудите и грамотности в области ИИ 💬 Оставляйте свои вопросы о тестировании предвзятости в комментариях — мы можем их рассмотреть о них в одном из будущих эпизодов 🔖 Ключевые слова Аудит предвзятости ИИ, тестирование предвзятости, алгоритмическая предвзятость, справедливость ИИ, валидация ИИ, оценка рисков ИИ, алгоритмы найма, предвзятость распознавания лиц, управление ИИ, ответственный ИИ #AIB #AIAuditing #ResponsibleAI