Kursbeschreibung
Diese Lektionen über Voreingenommenheit, Inklusivität und Fairness in der künstlichen Intelligenz werden untersuchen, warum Voreingenommenheit eines der meistdiskutierten Konzepte im Bereich der KI-Ethik ist und warum die Vermeidung von Voreingenommenheit Teil der Steuerung jedes KI-Systems sein sollte. Außerdem werden in diesen Lektionen die Konzepte der Fairness, der Repräsentativität und des Prinzips der inklusiven Wirkung behandelt.
KI-Systeme skalieren schädliche Unfairness in hohem Maße. Daher sollte die Vermeidung von Verzerrungen Teil des gesamten Modellaufbaus sein, vom Entwurf über die Datenerfassung bis hin zu Modelltraining und -test. Repräsentative Daten sind wichtig für die Überwindung von Verzerrungen bei der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Damit Daten repräsentativ sind, müssen sie die Fälle, mit denen sich die KI befasst, genau wiedergeben. Sie werden lernen, wie repräsentative Daten verwendet werden können, um Verzerrungen in KI-Systemen, die auf maschinellem Lernen basieren, abzuschwächen oder zu beseitigen.
Im Wesentlichen bedeutet Fairness, dass die betroffenen Personen unparteiisch und gerecht behandelt werden sollten, unabhängig von Merkmalen wie Rasse, Geschlecht, Alter, Region, Nationalität, Herkunftsland, politische Überzeugung, Religion usw. In diesen Lektionen werden Sie auch das Konzept der Fairness und seine Bedeutung für die Voreingenommenheit erkunden, deren spezifische Definitionen in der akademischen Literatur ausführlich erforscht wurden.
Schließlich lernen Sie das Prinzip der integrativen Wirkung kennen und erfahren, wie es genutzt werden kann, um Menschen zu befähigen und den Nutzen für alle zu teilen.
Was Sie lernen werden
- Den Unterschied zwischen Voreingenommenheit und Fairness in KI-Systemen beschreiben
- Die Risiken, die von voreingenommenen KI-Systemen ausgehen, erkennen
- Erklären, warum repräsentative Daten wichtig sind, um faire KI zu schaffen
- Repräsentative Daten anwenden, um Voreingenommenheit in auf maschinellem Lernen basierenden KI-Systemen zu mindern oder zu beseitigen
- Das Prinzip des inklusiven Einflusses und seine Fähigkeit, diejenigen, die mit KI interagieren, zu stärken, verstehen
- Fairness, Repräsentativität und das Prinzip des inklusiven Einflusses in der KI-Ethik erforschen
Wichtige Erkenntnisse
- Voreingenommenheit ist eines der am häufigsten diskutierten Konzepte in der KI-Ethik, und die Vermeidung sollte Teil der Governance jedes KI-Systems sein.
- Da KI-Systeme unfaire Schäden massiv verstärken, sollte die Vermeidung von Voreingenommenheit die gesamte Modellentwicklungs-Pipeline von der Gestaltung über die Datenerfassung bis hin zum Modelltraining und zur Überprüfung umfassen.
- Repräsentative Daten stellen die Fälle, mit denen sich die KI befasst, genau dar und sind wichtig zur Überwindung von Voreingenommenheit beim Aufbau von maschinellen Lernmodellen.
- Fairness bedeutet, dass Datensubjekte unparteiisch und gerecht behandelt werden sollten, unabhängig von Merkmalen wie Rasse, Geschlecht, Alter, Region, Nationalität, Herkunftsland, politische Überzeugungen oder Religion.
- Das Prinzip des inklusiven Einflusses kann verwendet werden, um Menschen zu stärken und Vorteile unter allen zu verteilen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Themen werden in diesem Kurs behandelt?
Er behandelt Voreingenommenheit, Inklusion und Fairness in der künstlichen Intelligenz, einschließlich der Erkennung und Prävention von Voreingenommenheit, repräsentative Daten, Fairness in KI und inklusiven Einfluss.
Welche Fähigkeiten werde ich in diesem Kurs erwerben?
Sie entwickeln Fähigkeiten in KI-Systemen, künstlicher Intelligenz, Biasing, Computational Intelligence, Datenethik und Diversity-, Equity- und Inclusion-Richtlinien.
Was bedeutet Fairness im Kontext von KI?
Fairness bedeutet, dass Datensubjekte unparteiisch und gerecht behandelt werden sollten, unabhängig von Merkmalen wie Rasse, Geschlecht, Alter, Region, Nationalität, Herkunftsland, politische Überzeugungen oder Religion.
Warum sind repräsentative Daten wichtig?
Damit Daten repräsentativ sind, müssen sie die Fälle, mit denen sich die KI befasst, genau darstellen, und repräsentative Daten können verwendet werden, um Voreingenommenheit in auf maschinellem Lernen basierenden KI-Systemen zu mindern oder zu beseitigen.
Was ist das Prinzip des inklusiven Einflusses?
Inklusiver Einfluss ist ein Prinzip, das verwendet werden kann, um Menschen, die mit KI interagieren, zu stärken und Vorteile unter allen zu verteilen.
