特別ゲスト機能として、Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya 氏は、整合性、多様性、倫理を含む AI の構築方法に関する基調講演を行いました。 また、AI イニシアチブが AI の倫理基準を満たしていることを確認するための 6 つの重要なステップについても説明しています。
この記事の主なポイントは次のとおりです。
- 企業や企業が、性別、宗教、信念に基づく偏見や差別を抑制していないと、AI の導入はうまくいかない可能性があります。 Amazon の例を考えてみましょう。巨大企業である Amazon は、履歴書をスキャンして最も適任の候補者を特定する AI システムを作成しようとしており、最も適任の候補者が男性である場合に備えています。
- 同様のケースで、Facebook は AI を使用して、広告主が性別、人種、宗教に基づいてオーディエンスをターゲティングできるようにしました。その結果、アルゴリズムは看護職を主に女性に表示し、管理職の広告を男性に表示し、不動産広告を限定的に表示しました。白人の聴衆。
- AI の導入に整合性、多様性、倫理が組み込まれていない場合、これらの事例がさらに大きく取り上げられ、偏見や差別が広がることになります。 すべての標準がチェックされていることを確認するには、企業がこれらの重要なステップに集中することが不可欠です。
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