Syntho guanya el Gender Bias Challenge de la Unesco a Vivatech 2021 a França
Estem encantats d'haver estat anunciats com a guanyadors a VivaTech 2021 del repte de la UNESCO sobre la discriminació de gènere. Syntho: "bias in = bias out" i proposem resoldre els desequilibris en les dades d'entrada equilibrant-les amb dades sintètiques intel·ligents. A VivaTech, vam demostrar la nostra nova "funció d'equilibri de dades", un dels nostres nous valors afegits característiques de dades sintètiques, això porta les vostres dades al següent nivell!
Una introducció a VivaTech, la UNESCO i el desafiament del biaix de gènere
Què és VivaTech?
VivaTech és l’esdeveniment d’inici i tecnologia més gran d’Europa organitzat els dies 16 i 19 de juny de 2021. Aquest any, l’organització va acollir una experiència híbrida deguda a COVID, presencialment a París i en línia a tot el món, que reuneix una comunitat d’innovadors encara més gran.
- Podeu trobar més informació a: www.vivatechnology.com
Què és la UNESCO?
La UNESCO és l'Organització de les Nacions Unides per a l'Educació, la Ciència i la Cultura. La UNESCO defensa la llibertat d’expressió i l’accés a la informació, com a dret fonamental i condició clau per a la democràcia i el desenvolupament. Servint de laboratori d’idees amb la innovació digital al centre, la UNESCO ajuda els països a desenvolupar polítiques i programes que afavoreixin el lliure flux d’idees i l’intercanvi de coneixement per afrontar els reptes del món i garantir un desenvolupament sostenible per a tothom.
- Podeu trobar més informació a: www.unesco.org
Quin és el repte de biaix de gènere?
El desafiament de biaix de gènere té com a objectiu reduir la bretxa digital de gènere mitjançant l'exposició de biaixos en IA. La IA s’alimenta de conjunts de dades esbiaixats, amplificant el biaix de gènere existent a les nostres societats. Les evidències mostren que el 2022, el 85% dels projectes d’IA produiran resultats erronis a causa del biaix si la IA com a tecnologia i com a sector no és més inclusiva i diversa. Com podem assegurar-nos que els conjunts de dades siguin més diversos? La UNESCO busca solucions innovadores que tinguin com a objectiu reduir la bretxa digital de gènere exposant biaixos en IA.
La nostra solució guanyadora: resoldre els desequilibris en les dades d'entrada equilibrant-les amb dades sintètiques intel·ligents
El repte al nostre parer: biaix in = biaix out
L’informe seminal de la UNESCO del 2019 va mostrar que eines d’assistent de veu impulsades per IA, com Alexa i Siri, perpetuaven estereotips nocius i fins i tot les empreses tecnològiques van preveure l’abús masclista dirigit a la tecnologia “feminitzada”.
En aquest exemple de la UNESCO, si hi ha un cert biaix a les dades, causarà biaixos sense sortida a la sortida. Per tant, la nostra afirmació: "bias in = bias out". I en l'exemple compartit, aparentment els desenvolupadors ja coneixien certs desequilibris i biaixos en les dades. Llavors, com superar-ho?
La nostra solució: generació intel·ligent de dades sintètiques per mitigar els biaixos de dades
Hem de reequilibrar el conjunt de dades per resoldre els desafiaments de biaix de dades que podrien conduir a la discriminació en algorismes. Com funciona la nostra solució. En aquest exemple, hi ha un biaix i un desequilibri en les dades. On esperem un 50% d’homes i un 50% de dones, només veiem un 33% de dones i un 66% d’homes. Podem solucionar-ho generant registres de dades sintètics femenins o masculins addicionals per equilibrar el conjunt de dades al 50% d’homes i un 50% de dones per mitigar els biaixos i els desequilibris de les dades que podrien resultar en discriminació. Així resolem els biaixos de dades. Resolem el problema per les seves arrels. Resolem el desafiament "bias in = data bias out".
Les dades són sintètiques, però el nostre equip és real!
Poseu-vos en contacte amb Syntho i un dels nostres experts es posarà en contacte amb vostè a la velocitat de la llum per explorar el valor de les dades sintètiques.