Смещение, справедливость и качество данных
Коротко: Модели ИИ перенимают закономерности своих данных, включая предрассудки и пробелы. Если данные плохо представляют определённые группы, для них модель работает хуже.
Подробнее: Модель не знает морали, только статистику. Если исторические решения были дискриминационными (заявки, кредиты), она учится и этому.
Подробности
- Источники: смещение выборки (кто попал в данные…
См. также: данные, признаки и метки, границы ИИ