AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು?

AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು , ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಅದು ಏಕೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸದೆ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸಿದ್ದರೆ

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 ಜಿಪಿಟಿ ಎಂದರೆ ಏನು?
GPT ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಮೂಲದ ಸರಳ-ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ವಿವರಣೆ.

🔗 ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು?
ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮತ್ತು ಲೈವ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.

🔗 ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ AI ಎಂದರೇನು?
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು, ಪರವಾನಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.

🔗 ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ, ಪರಿಕರಗಳು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು.

ತ್ವರಿತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು?

AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಕೆಲವು ಜನರು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರ ಅಥವಾ ಅನಾನುಕೂಲವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾ, ಕಿರಿದಾದ ಅಳತೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ವಿಶಾಲ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಪಕ್ಷಪಾತವು ಯಾವಾಗಲೂ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಬಿಟ್ಟರೆ ಅದು ಹಾನಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು. [1]

ಸಹಾಯಕವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿನ ಓರೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ತಾರತಮ್ಯವು ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಓರೆಯಾಗುವಿಕೆಯು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಹಾನಿಕಾರಕ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಎಲ್ಲಾ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಅನ್ಯಾಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸದಂತೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. [2]

ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಏಕೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ 💡

ವಿಚಿತ್ರ ಅನಿಸುತ್ತೆ ಅಲ್ವಾ? ಆದರೆ AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ನೀವು:

• ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ - ನೀವು ಮೊದಲೇ ದುರ್ಬಲವಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಿರಿ.

• ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ - ನೀವು ಕೈ ಬೀಸುವ ಬದಲು ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತೀರಿ.

• ನಾಯಕರು, ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವಿತ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ

ಅಲ್ಲದೆ, ನ್ಯಾಯಯುತ ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ ನಂತರ ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ಇದು ರಸ್ತೆ ಪ್ರವಾಸಕ್ಕೆ ಮೊದಲು ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದಂತೆ - ಅಪೂರ್ಣ, ಆದರೆ ವೈಬ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. [2]

ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದಾದ AI ಪಕ್ಷಪಾತದ ವಿಧಗಳು 🧭

AI ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳು ಎದುರಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು:

• ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾಗಿವೆ.

• ಲೇಬಲ್ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಐತಿಹಾಸಿಕ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಅಥವಾ ಗದ್ದಲದ ಮಾನವ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತವೆ.

• ಮಾಪನ ಪಕ್ಷಪಾತ - ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯದ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗಳು.

• ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಕೆಲವು ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ.

• ನಿಯೋಜನಾ ಪಕ್ಷಪಾತ - ತಪ್ಪು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಮಾದರಿ.

• ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪಕ್ಷಪಾತ - ವಿಶಾಲವಾದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ತಂಡದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿವೆ.

ಮಾನದಂಡಗಳ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯು ಮಾನವ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸಾಮಾಜಿಕ-ತಾಂತ್ರಿಕ

ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಎಲ್ಲಿ ನುಸುಳುತ್ತದೆ 🔍

1. ಸಮಸ್ಯೆ ರೂಪಿಸುವುದು - ಗುರಿಯನ್ನು ತುಂಬಾ ಸಂಕುಚಿತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನವು ಪೂರೈಸಬೇಕಾದ ಜನರನ್ನು ನೀವು ಹೊರಗಿಡುತ್ತೀರಿ.

2. ದತ್ತಾಂಶ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ - ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಿಂದಿನ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ.

3. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಆಯ್ಕೆಗಳು - ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು.

4. ತರಬೇತಿ - ಉದ್ದೇಶಗಳು ಸಮಾನತೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಸರಾಸರಿ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತವೆ.

5. ಪರೀಕ್ಷೆ - ನಿಮ್ಮ ಹೋಲ್ಡ್‌ಔಟ್ ಸೆಟ್ ಓರೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಕೂಡ ಹಾಗೆಯೇ.

6. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ - ಬಳಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.

ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮಾದರಿ-ಫಿಟ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಈ ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ನ್ಯಾಯಯುತ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಎಲ್ಲರ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ. [2]

ವೃತ್ತಾಕಾರವಾಗಿ ಹೋಗದೆ ನಾವು ನ್ಯಾಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ? 📏

ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಆಳಲು ಒಂದೇ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಇಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ನೀವು ತಪ್ಪಿಸಲು ಬಯಸುವ ಹಾನಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆರಿಸಿ.

• ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಸಮಾನತೆ - ಆಯ್ಕೆ ದರಗಳು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಆಗಿರಬೇಕು. ಹಂಚಿಕೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು, ಆದರೆ ನಿಖರತೆಯ ಗುರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಿಸಬಹುದು. [3]

• ಸಮಾನ ಆಡ್ಸ್ - ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕದಂತಹ ದೋಷ ದರಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರಬೇಕು. ಗುಂಪಿನಿಂದ ಗುಂಪಿನವರೆಗೆ ದೋಷಗಳ ಬೆಲೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾದಾಗ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. [3]

• ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ - ಒಂದೇ ಅಂಕಗಳಿಗೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿರಬೇಕು. ಅಂಕಗಳು ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸಿದಾಗ ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. [3]

ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ಗಳು ಅಂತರಗಳು, ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಊಹಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು. [3]

ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳು 🛠️

ಒಂದೇ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಿಂತ ಬಹು-ಹಂತದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ

• ದತ್ತಾಂಶ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪುಷ್ಟೀಕರಣ - ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಅಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ದಾಖಲೆ ಮಾದರಿ.

• ಮರು ತೂಕ ಮತ್ತು ಮರು ಮಾದರಿ - ಓರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.

• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು - ಮಾದರಿಯು ನೇರವಾಗಿ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ನ್ಯಾಯಯುತ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

• ವಿರೋಧಿ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ ಇದರಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿಂದ ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಂತರ - ಸೂಕ್ತ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾದಾಗ ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡಿ.

• ಮಾನವ-ಆಂತರಿಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು - ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಏರಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೋಡಿ ಮಾದರಿಗಳು.

AIF360 ಮತ್ತು ಫೇರ್‌ಲರ್ನ್‌ನಂತಹ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಿಟಿಗೇಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವು ನಿಮಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. [5][3]

ಪಕ್ಷಪಾತ ಮುಖ್ಯ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ನೈಜ ಪುರಾವೆ 📸💳🏥

• ಮುಖ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ - ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ವಾಣಿಜ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಚರ್ಮದ ಪ್ರಕಾರದ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ನಿಖರತೆಯ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದೆ, ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಭ್ಯಾಸಗಳತ್ತ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ. [4]

• ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಣತೊಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರಗಳು (ಕ್ರೆಡಿಟ್, ನೇಮಕಾತಿ, ವಸತಿ) - ಉದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯ-ವಿರೋಧಿ ಕರ್ತವ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಿಸಬಹುದು. ಅನುವಾದ: ನೀವು ಕೋಡ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತೀರಿ. [2]

ಅಭ್ಯಾಸದಿಂದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ಅನಾಮಧೇಯ ನೇಮಕಾತಿ-ಪರದೆಯ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಒಂದು ತಂಡವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮಹಿಳೆಯರಿಗೆ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಅಂತರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಸರಳ ಹಂತಗಳು-ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ವಿಭಜನೆಗಳು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ-ಗುಂಪಿನ ಮಿತಿ-ಸಣ್ಣ ನಿಖರತೆಯ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದೆ. ಕೀಲಿಯು ಒಂದೇ ತಂತ್ರವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ; ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಳತೆ-ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ-ಮಾನಿಟರ್ ಲೂಪ್ ಆಗಿತ್ತು.

ನೀತಿ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ: "ಒಳ್ಳೆಯದು" ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ 🧾

ನೀವು ವಕೀಲರಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನ್ಯಾಯಯುತತೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:

• ನ್ಯಾಯಯುತ ತತ್ವಗಳು - ಮಾನವ ಕೇಂದ್ರಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡದಿರುವುದು. [1]

• ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನತೆ - ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಒಳಗೊಂಡಿರುವಲ್ಲಿ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಉದ್ದೇಶ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ಕರ್ತವ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ; ವಲಯ ನಿಯಮಗಳು ಸಹ ಅನ್ವಯವಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. [2]

• ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ - ವಿಶಾಲವಾದ AI ಅಪಾಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ರಚನಾತ್ಮಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಅದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. [1]

ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ: ಕಾಗದಪತ್ರಗಳು ಕೇವಲ ಅಧಿಕಾರಶಾಹಿಯಲ್ಲ; ಯಾರಾದರೂ ಕೇಳಿದರೆ ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: AI ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪಳಗಿಸಲು ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು 🧰📊

ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿಮಗೆ ರಚನೆ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಏನು ಎಂದು

ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಸ್ವಲ್ಪ ಅಭಿಪ್ರಾಯಪೂರ್ಣವಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು 🧪

1. ನೀವು ತಪ್ಪಿಸಲು ಬಯಸುವ ಹಾನಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸಿ - ಹಂಚಿಕೆ ಹಾನಿ, ದೋಷ-ದರದ ಅಸಮಾನತೆಗಳು, ಘನತೆಯ ಹಾನಿ, ಇತ್ಯಾದಿ.

2. ಆ ಹಾನಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ - ಉದಾ, ದೋಷ ಸಮಾನತೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಸಮೀಕರಿಸಿದ ಆಡ್ಸ್. [3]

3. ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ

4. ಮೊದಲು ಕಡಿಮೆ-ಘರ್ಷಣೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ - ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ವಿಭಜನೆಗಳು, ಮಿತಿ ಅಥವಾ ಮರು ತೂಕ.

5. ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ

6. ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಹೋಲ್ಡ್‌ಔಟ್ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ

7. ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ - ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ; ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಸಹ ಇರಬೇಕು.

8. ದಾಖಲೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು - ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಸಮಾನತೆ Y ಗಿಂತ ಸಮಾನತೆ X ಅನ್ನು ಏಕೆ ಆರಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. [1][2]

ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದು ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಜೀವನಚಕ್ರ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ. ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [1]

ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ಸಂವಹನ ಸಲಹೆಗಳು 🗣️

• ಗಣಿತಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ - ಮೊದಲು ಸರಳ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ.

• ಸರಳ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ - ಮಾದರಿಯು ಏನು ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಳಿ.

• ಮೇಲ್ಮೈ ರಾಜಿ-ವಿನಿಮಯಗಳು - ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು; ಅದು ಹಾನಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರೆ ಅದು ದೋಷವಲ್ಲ.

• ಯೋಜನಾ ಆಕಸ್ಮಿಕಗಳು - ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕಂಡುಬಂದರೆ ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಸರಿಯುವುದು ಹೇಗೆ.

• ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಆಹ್ವಾನ - ಬಾಹ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ ಅಥವಾ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಕುರುಡು ಕಲೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾರೂ ಅದನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [1][2]

FAQ: ನಿಜವಾಗಿಯೂ AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು? ❓

ಪಕ್ಷಪಾತವು ಕೆಟ್ಟ ದತ್ತಾಂಶವಲ್ಲವೇ?
ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ದತ್ತಾಂಶವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿನ್ಯಾಸ, ನಿಯೋಜನೆ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಗಳು ಎಲ್ಲವೂ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. [1]

ನಾನು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೊಡೆದುಹಾಕಬಹುದೇ?
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಅನ್ಯಾಯದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡದಂತೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ನಾನು ಯಾವ ನ್ಯಾಯಯುತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು?
ಹಾನಿ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯು ಗುಂಪಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹಾನಿ ಮಾಡಿದರೆ, ದೋಷ-ದರ ಸಮಾನತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ (ಸಮೀಕರಿಸಿದ ಆಡ್ಸ್). [3]

ನನಗೆ ಕಾನೂನು ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಜನರ ಅವಕಾಶಗಳು ಅಥವಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮುಟ್ಟಿದರೆ, ಹೌದು. ಗ್ರಾಹಕ- ಮತ್ತು ಸಮಾನತೆ-ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೋರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. [2]

ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಓದಿಲ್ಲ 🧾✨

AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ಯಾರಾದರೂ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ , ಇಲ್ಲಿದೆ ಒಂದು ಸುಲಭ ಉತ್ತರ: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಓರೆತನವು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅನ್ಯಾಯದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ಅದನ್ನು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತೀರಿ, ಬಹು-ಹಂತದ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಇಡೀ ಜೀವನಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಇದು ಸ್ಕ್ವ್ಯಾಷ್ ಮಾಡಲು ಒಂದೇ ಒಂದು ದೋಷವಲ್ಲ - ಇದು ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನ, ನೀತಿ ಮತ್ತು ಜನರ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದಕ್ಕೆ ಅಳತೆ, ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ನಮ್ರತೆಯ ನಿರಂತರ ಡ್ರಮ್ ಬೀಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಬೆಳ್ಳಿ ಬುಲೆಟ್ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ... ಆದರೆ ಯೋಗ್ಯವಾದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ವಿನಿಮಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿವೆ. ಮತ್ತು ಹೌದು, ಕೆಲವು ಎಮೋಜಿಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಹಾನಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. 🙂

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. NIST ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕಟಣೆ 1270 - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾನದಂಡದ ಕಡೆಗೆ . ಲಿಂಕ್

2. ಯುಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಆಯುಕ್ತರ ಕಚೇರಿ - ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಏನು? ಲಿಂಕ್

3. ಫೇರ್‌ಲರ್ನ್ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ - ಸಾಮಾನ್ಯ ನ್ಯಾಯಯುತ ಮಾಪನಗಳು (ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಸಮಾನತೆ, ಸಮಾನಗೊಳಿಸಿದ ಆಡ್ಸ್, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ). ಲಿಂಕ್

4. ಬುಲೋಮ್ವಿನಿ, ಜೆ., & ಗೆಬ್ರು, ಟಿ. (2018). ಲಿಂಗ ಛಾಯೆಗಳು: ವಾಣಿಜ್ಯ ಲಿಂಗ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಛೇದಕ ನಿಖರತೆಯ ಅಸಮಾನತೆಗಳು . FAT* / PMLR. ಲಿಂಕ್

5. ಐಬಿಎಂ ಸಂಶೋಧನೆ - AI ಫೇರ್‌ನೆಸ್ 360 (AIF360) ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ . ಲಿಂಕ್

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ