評估和減輕AI偏見的3種方法

隨著人工智能的不斷發展，了解人工智能中的偏見如何影響營銷人員和消費者至關重要。為了避免對我們的消費者和員工缺乏信任，營銷人員需要評估和減輕偏見，以發現和解決潛在的不公平。

請繼續閱讀以下三種評估和減少公司偏見的方法。

處理人員、流程和平台的偏見

解決偏見需要從三個方麵入手人員、流程和平台。我們必須解決所有三個領域，因為如果隻關注一個領域，我們將繼續處理其他領域的汙染。

1.人

我們如何減輕人們的偏見?它來自兩個方麵:意識和招聘。

為意識你需要了解你的潛在偏見和你的員工的偏見。這些內在的感受可以在我們的作品中體現出來，它們基於膚色、宗教、民族、國籍、性取向和性別認同。有很多免費的資源可以幫助你理解你的無意識偏伟德bv885見(例如:哈佛大學的內隱偏見測試）.

這些評估可以作為培訓和職業發展的一部分，幫助員工意識到他們潛在的偏見是什麼。

人的第二部分是在哪裏、如何招聘．你可以在招聘過程中尋找偏見。

例如Christopher S. Penn (@cspenn)信任的見解他在喬治亞州亞特蘭大的一家公司工作，那裏56%的人口是非裔美國人。盡管在這家擁有100多名員工的公司裏，沒有一名非裔美國人受雇。當克裏斯負責招聘一位市場總監時，他收到了數百份簡曆，於是他故意刪掉了簡曆上除了工作經驗和技能以外的所有部分。當他們找到前十名候選人時，他們意識到這一點其中沒有一個白人．

當你消除了招聘人員的偏見，招聘經理就有機會變得多樣化和具有代表性。

2.流程

我們在過程中處理偏見篩選和檢測。

你必須構建過程在你的組織中，主動尋找並假設數據、算法和模型中的偏見。

第二，公司應該考慮實施治理檢查點作為一個標準程序。在這個過程中，公司將由不同的人負責治理過程，並由不同的人負責治理過程的問答，以避免治理過程本身的偏差。

3.平台

第三，我們必須減輕和防止我們的技術、係統和平台存在偏見。

有很多資源可以幫助你減少和防止我伟德bv885們係統中的偏見重新權衡，優化預處理和對抗性去偏。

Reweighing對每個組中的示例和標簽組合進行不同的權衡，以確保分類前的公平性。

優化的預處理學習一個概率變換，可以修改訓練數據中的特征和標簽。

敵對的去學習一個分類器，該分類器可以最大化預測精度，同時降低對手從預測中確定受保護屬性的能力。這種方法產生了一個公平的分類器，因為預測不能攜帶任何對手不能利用的群體歧視信息。

了解更多

這些見解來自於評估和減輕AI營銷中的偏見的聯合創始人兼首席數據科學家克裏斯托弗·s·佩恩(Christopher S. Penn)為營銷人員開設的AI學院課程信任的見解．

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