Fontos újítás segíthet az etikus MI megvalósításában

  06/10/2020

A Princeton fejlesztése a gépi látáson alapuló rendszerek elfogulatlanságát hivatott javítani.

Új Princeton fejlesztés segít az MI rendszerekre gyakran jellemző elfogultság orvoslásában, ami gyakran okoz problémát a hitelbírálatoktól és a bírósági ügyek elbírálásáig. A gépi látáson alapuló algoritmusokat az torzítja, hogy a feltanítás sztereotípiákra épülő online adathalmazokra épül, ami akaratlanul is befolyásolja a képfelismerő modelleket.

A Princeton Visual AI Lab most olyan eszközt hozott létre, amely lehetővé teszi az adathalmaz létrehozói és felhasználói számára, hogy még a feltanítás előtt javíthassanak a gyűjteménybe bekerülő elemeken, ha úgy érzik, hogy azok alulreprezentáltak vagy sztereotípiára vallanak. Az eszköz tárgy, nem és földrajzi alapú alulreprezentáltságot vizsgál statisztikai módszerek segítségével.

A kutatók célja, hogy diverzifikáltabb embercsoportokból nyerjék a képeket, mégpedig az alanyok jogainak tiszteletben tartásával, hiszen az emberek nem mindig vannak tudatában annak, hogy képmásukat adathalmazokban használják.

Olvasd el a teljes cikket!

LATEST NEWS

Infotér 2020: Az MI Stratégiában meghatározott intézményrendszer megfelelő keretet ad a nemzeti adatvagyon hasznosításához

A mesterséges intelligencia (MI) játszotta a főszerepet az Infotér 2020 Konferencián, amelyet ezúttal hibrid, azaz online és helyszíni vegyes formátumban rendeztek meg Balatonfüreden.

Read article   

A pandémia kapcsán létfontosságú távolságtartás betartatásában is segít a mesterséges intelligencia

Nagy-Britanniában eredetileg forgalomkövetésre fejlesztett MI-alapú megoldást vetnek be a COVID szabályok hatékonyabb érvényesítésére.

Read article   

A német KKV-k szektorban sem zökkenőmentes az MI technológiák elterjedése

Számos tényező gátolja a hatékonyságnövelő MI alkalmazások széleskörű németországi bevezetését.

Read article