Syntho vence o Gender Bias Challenge da Unesco no Vivatech 2021 na França
Estamos felizes em ser anunciados como vencedores no VivaTech 2021 para o desafio de preconceito de gênero da UNESCO. Syntho: “bias in = bias out” e propomos resolver desequilíbrios nos dados de entrada balanceando-os com dados sintéticos inteligentes. Na VivaTech, demonstramos nosso novo 'recurso de balanceamento de dados', um de nossos novos valores agregados recursos de dados sintéticos, que leva seus dados para o próximo nível!
Uma introdução ao VivaTech, UNESCO e o desafio do preconceito de gênero
O que é VivaTech?
VivaTech é o maior evento de tecnologia e startup da Europa realizado de 16 a 19 de junho de 2021. Este ano, a organização hospedou uma experiência híbrida devido ao COVID, presencial em Paris e online em todo o mundo, que reúne uma comunidade ainda maior de inovadores.
- Mais informações podem ser encontradas em: www.vivatecnologia.com
O que é a UNESCO?
UNESCO é a Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura. A UNESCO defende a liberdade de expressão e o acesso à informação, como direito fundamental e condição fundamental para a democracia e o desenvolvimento. Servindo como um laboratório de ideias com a inovação digital em seu coração, a UNESCO ajuda os países a desenvolver políticas e programas que fomentam o fluxo livre de ideias e o compartilhamento de conhecimento para enfrentar os desafios mundiais e garantir o desenvolvimento sustentável para todos.
- Mais informações podem ser encontradas em: www.unesco.org
Qual é o desafio do preconceito de gênero?
O desafio do preconceito de gênero visa reduzir a exclusão digital de gênero, expondo o preconceito na IA. A IA se alimenta de conjuntos de dados tendenciosos, ampliando o preconceito de gênero existente em nossas sociedades. As evidências mostram que, em 2022, 85% dos projetos de IA apresentarão resultados errôneos devido ao preconceito se a IA como tecnologia e como setor não for mais inclusiva e diversificada. Como podemos ter certeza de que os conjuntos de dados são mais diversos? A UNESCO está procurando soluções inovadoras que visam reduzir a exclusão digital de gênero, expondo o preconceito na IA.
Nossa solução vencedora: resolva desequilíbrios nos dados de entrada, equilibrando-os com dados sintéticos inteligentes
O desafio em nossa opinião: enviesamento = enviesamento
O relatório seminal da UNESCO de 2019 mostrou que ferramentas assistentes de voz movidas a IA, como Alexa e Siri, perpetuavam estereótipos prejudiciais e o abuso sexista dirigido à tecnologia "feminizada" foi até antecipado por empresas de tecnologia.
Neste exemplo da UNESCO, se houver um certo viés nos dados, isso causará, sem méritos, vieses na saída. Conseqüentemente, nossa declaração: 'enviesamento = enviesamento'. E no exemplo compartilhado, os desenvolvedores aparentemente já sabiam sobre certos desequilíbrios e vieses nos dados. Então, como superar isso?
Nossa solução: geração inteligente de dados sintéticos para mitigar vieses de dados
Temos que reequilibrar o conjunto de dados para resolver os desafios de polarização de dados que podem levar à discriminação nos algoritmos. Como funciona nossa solução. Neste exemplo, há um viés e desequilíbrio nos dados. Onde esperamos 50% homens e 50% mulheres, vemos apenas 33% mulheres e 66% homens. Podemos resolver isso gerando registros de dados femininos ou masculinos extra sintéticos para equilibrar o conjunto de dados de volta para 50% homens e 50% mulheres para mitigar vieses e desequilíbrios nos dados que podem resultar em discriminação. É assim que resolvemos vieses de dados. Resolvemos o problema pela raiz. Resolvemos o desafio 'polarização de entrada = distorção de dados'.
Os dados são sintéticos, mas nossa equipe é real!
Contactar a Syntho e um de nossos especialistas entrará em contato com você na velocidade da luz para explorar o valor dos dados sintéticos!