YUNESKO-nun gender qərəzliyi problemi üzrə VivaTech 2021-də qalib elan olunduğumuz üçün xoşbəxtik. Syntho: "bias in = bias out" və biz ağıllı sintetik məlumatlarla tarazlaşdırmaqla daxil edilən məlumatlarda balanssızlıqları həll etməyi təklif edirik. VivaTech-də yeni əlavə dəyərlərimizdən biri olan yeni “məlumat balanslaşdırma xüsusiyyətimizi” nümayiş etdirdik. sintetik məlumat xüsusiyyətləri, bu, məlumatlarınızı növbəti səviyyəyə aparır!
VivaTech, Avropanın 16-19 İyun 2021 tarixlərində ev sahibliyi edən ən böyük başlanğıc və texnologiya tədbiridir. Bu il, təşkilat daha da böyük bir yenilikçi icmasını bir araya gətirən Parisdə və bütün dünyada şəxsən COVID səbəbiylə hibrid bir təcrübəyə ev sahibliyi etdi.
UNESCO Birləşmiş Millətlər Təşkilatının Təhsil, Elm və Mədəniyyət Təşkilatıdır. YUNESKO, demokratiya və inkişaf üçün əsas hüquq və əsas şərt olaraq ifadə azadlığı və məlumat əldə etmə tərəfdarıdır. Ürəyində rəqəmsal yenilik olan fikirlər laboratoriyası olaraq xidmət edən UNESCO, ölkələrə dünyanın problemlərini həll etmək və hamı üçün davamlı inkişafı təmin etmək üçün fikir və sərbəst fikir mübadiləsini təşviq edən siyasət və proqramlar hazırlamağa kömək edir.
Cinsi önyargı problemi, AI -dəki önyargıları ortaya qoyaraq gender rəqəmsal uçurumunu azaltmağı hədəfləyir. Süni intellekt cəmiyyətlərimizdə mövcud olan gender mənsubiyyətini gücləndirərək qərəzli məlumat dəstləri ilə qidalanır. Sübutlar göstərir ki, 2022 -ci ilə qədər süni intellektin bir texnologiya və bir sektor olaraq daha əhatəli və fərqli olmadığı təqdirdə, AI layihələrinin 85% -i qərəz səbəbiylə səhv nəticələr verəcəkdir. Məlumat dəstlərinin daha müxtəlif olduğundan necə əmin ola bilərik? UNESCO, süni intellektdəki qərəzləri ortaya qoyaraq gender rəqəmsal uçurumunu azaltmağı hədəfləyən yenilikçi həllər axtarır.
UNESCO-nun 2019-cu ildəki əsas hesabatı göstərdi ki, Alexa və Siri kimi AI ilə işləyən səs köməkçi vasitələri zərərli stereotipləri davam etdirir və 'feminized' texnologiyaya yönəlmiş cinsi istismar texnologiya şirkətləri tərəfindən belə gözləniləndir.
UNESCO -dan alınan bu nümunədə, məlumatlarda müəyyən bir qərəz varsa, nəticəsiz olaraq çıxışda qərəzlərə səbəb olacaq. Beləliklə, ifadəmiz: 'qərəzli = qərəzli'. Paylaşılan nümunədə, inkişaf etdiricilər, yəqin ki, məlumatların müəyyən balanssızlıqları və qərəzləri haqqında bilirdilər. Yaxşı, bunun öhdəsindən necə gəlmək olar?
Alqoritmlərdə ayrı-seçkiliyə səbəb ola biləcək məlumatların qeyri-müəyyənlik problemlərini həll etmək üçün verilənlər bazasını yenidən balanslaşdırmalıyıq. Çözümümüz necə işləyir. Bu nümunədə məlumatlarda qərəz və balanssızlıq var. 50% kişi və 50% qadın gözlədiyimiz yerdə yalnız 33% qadın və 66% kişi görürük. Ayrı -seçkiliklə nəticələnə biləcək məlumatlarda qərəzləri və balanssızlıqları azaltmaq üçün verilənlər bazasını 50% kişilərə və 50% qadınlara balanslaşdırmaq üçün əlavə sintetik qadın və ya kişi məlumat qeydləri yaratmaqla həll edə bilərik. Məlumat qərəzlərini belə həll edirik. Problemi kökləri ilə həll edirik. 'Yanlışlıq = məlumatların kənarlaşdırılması' problemini həll edirik.
Syntho ilə əlaqə saxlayın və mütəxəssislərimizdən biri sintetik məlumatların dəyərini öyrənmək üçün işıq sürətində sizinlə əlaqə saxlayacaq!