(…) Если данные, которые выинации, то вы, по сути, закре база телефонных номеров пляете дискриминацию на другом конце ». А когда речь заходит об алгоритмах поиска работы, возникает опасение, что предвзятость алгоритма может привести к несправедливым преимуществам или недостаткам для определенных групп кандидатов. Другое расследование показало, что алгоритм поиска работы Google демонстрирует гендерную предвзятость, отдавая предпочтение высокооплачиваемым руководящим должностям в результатах поиска для кандидатов-мужчин. Таким образом, если алгоритм поиска работы постоянно ранжирует высокооплачиваемые руководящие должности преимущественно для кандидатов-мужчин, это может увековечить существующее гендерное неравенство на рынке труда.
Как уменьшить предвзятость ИИ? Искусственный интеллект уже стал реальностью в повседневной жизни маркетологов и создателей контента, и избегать его — не лучшее решение. Помимо проверки всех материалов, предоставленных машинным обучением, есть несколько моментов, которые важны для избежания и смягчения предвзятости ИИ: 1. Предоставьте разнообразные и репрезентативные данные для обучения: крайне важно обеспечить обучение систем ИИ на разнообразных и репрезентативных наборах данных для смягчения предвзятости, включая данные из разных демографических групп, с разным бэкграундом и с разными точками зрения.
