Syntho laimėjo Unesco lyčių šališkumo iššūkį „Vivatech 2021“ Prancūzijoje
Džiaugiamės galėdami būti paskelbti „VivaTech 2021“ nugalėtojais už UNESCO lyčių šališkumo iššūkį. Syntho: "pokrypis į = poslinkis išeina" ir siūlome išspręsti įvesties duomenų disbalansą subalansuojant juos su protingais sintetiniais duomenimis. „VivaTech“ pademonstravome visiškai naują „duomenų balansavimo funkciją“, vieną iš mūsų naujų pridėtinės vertės sintetinių duomenų ypatybės, tai perkelia jūsų duomenis į kitą lygį!
Įvadas į „VivaTech“, UNESCO ir lyčių šališkumo iššūkį
Kas yra „VivaTech“?
„VivaTech“ yra didžiausias Europoje startuolių ir technologijų renginys, surengtas 16 m. Birželio 19–2021 d. Šiais metais organizacija surengė hibridinę patirtį dėl COVID, asmeniškai Paryžiuje ir internete visame pasaulyje, suburianti dar didesnę novatorių bendruomenę.
- Daugiau informacijos rasite: www.vivatechnology.com
Kas yra UNESCO?
UNESCO yra Jungtinių Tautų švietimo, mokslo ir kultūros organizacija. UNESCO pasisako už saviraiškos laisvę ir prieigą prie informacijos, kaip pagrindinę teisę ir pagrindinę demokratijos ir vystymosi sąlygą. Būdama idėjų laboratorija, kurios centre yra skaitmeninės inovacijos, UNESCO padeda šalims kurti politiką ir programas, skatinančias laisvą idėjų srautą ir dalijimąsi žiniomis, kad būtų galima spręsti pasaulio problemas ir užtikrinti tvarų vystymąsi visiems.
- Daugiau informacijos rasite: www.unesco.org
Koks yra lyčių šališkumo iššūkis?
Lyčių šališkumo uždaviniu siekiama sumažinti lyčių skaitmeninę atskirtį atskleidžiant šališkumą dirbtiniame intelekte. AI remiasi šališkais duomenų rinkiniais, sustiprindamas esamą lyčių šališkumą mūsų visuomenėse. Įrodymai rodo, kad iki 2022 m. 85% dirbtinio intelekto projektų padarys klaidingus rezultatus dėl šališkumo, jei dirbtinis intelektas kaip technologija ir kaip sektorius nėra įtraukesnis ir įvairesnis. Kaip galime užtikrinti, kad duomenų rinkiniai būtų įvairesni? UNESCO ieško novatoriškų sprendimų, kuriais siekiama sumažinti skaitmeninę lyčių skirtumą atskleidžiant šališkumą dirbtiniame intelekte.
Mūsų laimėjęs sprendimas: išspręskite įvesties duomenų disbalansą subalansuodami juos su protingais sintetiniais duomenimis
Mūsų nuomone, iššūkis: šališkumas = šališkumas
2019 m. UNESCO pagrindinė ataskaita parodė, kad dirbtinio intelekto valdomi balso asistento įrankiai, tokie kaip „Alexa“ ir „Siri“, įtvirtino žalingus stereotipus, o technologijų įmonės net tikėjosi seksualinio išnaudojimo, nukreipto prieš „feminizuotas“ technologijas.
Šiame UNESCO pavyzdyje, jei duomenyse yra tam tikras šališkumas, tai nepagrįstai sukels šališkumą išvestyje. Taigi, mūsų teiginys: „šališkumas = šališkumas“. Bendrame pavyzdyje kūrėjai, matyt, jau žinojo apie tam tikrą duomenų disbalansą ir šališkumą. Taigi, kaip tai įveikti?
Mūsų sprendimas: protingas sintetinių duomenų generavimas, siekiant sumažinti duomenų šališkumą
Turime iš naujo subalansuoti duomenų rinkinį, kad išspręstume duomenų šališkumo problemas, kurios gali sukelti diskriminaciją algoritmuose. Kaip veikia mūsų sprendimas. Šiame pavyzdyje yra šališkumas ir duomenų disbalansas. Ten, kur tikimės 50% vyrų ir 50% moterų, matome tik 33% moterų ir 66% vyrų. Mes galime tai išspręsti sukurdami papildomus sintetinius moterų ar vyrų duomenų įrašus, kad duomenų rinkinys būtų subalansuotas iki 50% vyrų ir 50% moterų, kad būtų sumažintas duomenų šališkumas ir disbalansas, galintis sukelti diskriminaciją. Taip sprendžiame duomenų šališkumą. Mes sprendžiame problemą pagal jos šaknis. Mes sprendžiame iššūkį „šališkumas = duomenų šališkumas“.
Duomenys yra sintetiniai, bet mūsų komanda tikra!
Susisiekite su Syntho ir vienas iš mūsų ekspertų susisieks su jumis šviesos greičiu, kad ištirtų sintetinių duomenų vertę!