Nadaog ni Syntho ang Gender Bias Challenge sa Unesco sa Vivatech 2021 sa France
Nalipay kami nga gipahibalo nga mananaog sa VivaTech 2021 alang sa hagit sa bias sa gender sa UNESCO. Syntho: "bias in = bias out" ug among gisugyot nga sulbaron ang mga imbalances sa input data pinaagi sa pagbalanse niini sa intelihenteng sintetikong datos. Sa VivaTech, among gipakita ang among bag-ong 'data balancing feature', usa sa among bag-ong value added mga bahin sa sintetikong datos, kana nagdala sa imong datos sa sunod nga lebel!
Usa ka pasiuna sa VivaTech, UNESCO ug hagit sa bias sa gender
Unsa ang VivaTech?
Ang VivaTech mao ang labing kadaghan nga kalihokan sa pagsugod ug teknolohiya sa Europe nga gi-host kaniadtong Hunyo 16-19, 2021. Karong tuiga, ang organisasyon nag-host sa usa ka hybrid nga kasinatian tungod sa COVID, sa personal nga tawo sa Paris ug online sa tibuuk kalibutan, nga naghiusa usa ka labi ka daghang komunidad nga nagbag-o.
- Makita ang dugang nga kasayuran sa: www.vivtechnology.com
Unsa man ang UNESCO?
Ang UNESCO mao ang United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. Ang UNESCO nagbarug alang sa kagawasan sa pagpahayag ug pag-access sa kasayuran, ingon usa ka punoan nga katungod ug usa ka punoan nga kondisyon alang sa demokrasya ug pag-uswag. Nag-alagad ingon usa ka laboratoryo sa mga ideya nga adunay digital nga kabag-ohan sa kinataliwad-an, gitabangan sa UNESCO ang mga nasud nga maghimo mga palisiya ug mga programa nga nagpalig-on sa libre nga pag-agos sa mga ideya ug pagbahinbahin sa kahibalo aron masulbad ang mga hagit sa kalibutan ug masiguro ang mapadayonon nga pag-uswag alang sa tanan.
- Makita ang dugang nga kasayuran sa: www.unesco.org
Unsa ang hagit sa bias sa gender?
Ang hagit sa bias sa gender gitumong aron maminusan ang gender digital divit pinaagi sa pagbutyag sa bias sa AI. Ang AI nagkaon sa mga bias nga mga set sa datos, nga nagpadako sa naa na nga bias sa gender sa among mga sosyedad. Gipakita ang ebidensya nga sa 2022, 85% sa mga proyekto sa AI ang maghatud sa sayup nga sangputanan tungod sa bias kung ang AI ingon usa ka teknolohiya ug ingon usa ka sektor dili labi ka daghan ug lainlain. Giunsa namon masiguro nga ang mga set sa datos labi ka magkalainlain? Ang UNESCO nangita us aka mabag-o nga mga solusyon nga nagtumong aron maminusan ang gender digital divit pinaagi sa pagbutyag sa bias sa AI.
Ang among kadaugan nga solusyon: Pagsulbad sa mga imbalances sa input data pinaagi sa pagbalanse niini sa intelihenteng sintetikong datos
Ang hagit sa among opinyon: bias sa = bias out
Ang seminal nga taho sa UNESCO gikan sa 2019 gipakita nga ang mga gamit nga tinugyanan sa boses nga gipaandar sa AI sama sa Alexa ug Siri nagpadayon sa makadaot nga mga stereotype ug pag-abuso sa sekso nga gitumong sa 'pagkababaye' nga teknolohiya bisan pa gipaabut sa mga tech nga kompanya.
Sa kini nga panig-ingnan gikan sa UNESCO, Kung adunay piho nga bias sa datos, dili mahinungdan nga hinungdan kini nga bias sa output. Tungod niini, ang among pahayag: 'bias in = bias out'. Ug sa gipaambit nga pananglitan, ang mga nag-develop dayag nga nahibal-an na bahin sa pipila nga dili timbang ug bias sa datos. Mao na, unsaon kini pagbuntog?
Ang among solusyon: ang intelihente nga sintetikong paghimo og datos aron maminusan ang mga bias sa datos
Kinahanglan naton balansehon usab ang dataset aron masulbad ang mga hagit sa bias sa datos nga mahimong mosangput sa diskriminasyon sa mga algorithm. Giunsa molihok ang among solusyon. Sa kini nga pananglitan, adunay pagpihig ug dili pagkatimbang sa datos. Kung diin gilauman namon ang 50% nga mga lalaki ug 50% nga mga babaye, nakita namon ang 33% nga mga babaye ug 66% nga mga lalaki. Masulbad naton kini pinaagi sa pagmugna dugang nga synthetic nga babaye o lalaki nga mga rekord sa datos aron mabalanse ang dataset balik sa 50% nga mga lalaki ug 50% nga mga babaye aron maminusan ang mga bias ug imbalances sa datos nga mahimong magresulta sa diskriminasyon. Kini kung giunsa namon masulbad ang mga bias sa datos. Gisulbad namon ang problema pinaagi sa mga gamot niini. Gisulbad namon ang hagit nga 'bias in = data bias out'.
Sintetiko ang datos, apan tinuod ang among team!
Pakigsulti kang Syntho ug usa sa among mga eksperto makigsulti kanimo sa gikusgon sa kahayag aron masusi ang kantidad sa sintetikong datos!