Мы рады объявить себя победителями VivaTech 2021 в конкурсе ЮНЕСКО на борьбу с гендерными предрассудками. Syntho: «предвзятость на входе = отклонение на выходе», и мы предлагаем устранять дисбаланс во входных данных, уравновешивая их интеллектуальными синтетическими данными. На VivaTech мы продемонстрировали нашу совершенно новую «функцию балансировки данных», одну из наших новых функции синтетических данных, что выводит ваши данные на новый уровень!
VivaTech - крупнейшее в Европе мероприятие для стартапов и технологий, которое состоится 16-19 июня 2021 года. В этом году организация провела гибридный опыт из-за COVID, лично в Париже и онлайн по всему миру, который объединяет еще большее сообщество новаторов.
ЮНЕСКО - Организация Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры. ЮНЕСКО выступает за свободу выражения мнений и доступ к информации как фундаментальное право и ключевое условие демократии и развития. Выступая в качестве лаборатории идей, в основе которых лежат цифровые инновации, ЮНЕСКО помогает странам разрабатывать политику и программы, которые способствуют свободному потоку идей и обмену знаниями для решения мировых проблем и обеспечения устойчивого развития для всех.
Задача гендерной предвзятости направлена на сокращение гендерного цифрового разрыва путем выявления предвзятости в ИИ. Искусственный интеллект опирается на предвзятые наборы данных, усиливая существующую гендерную предвзятость в наших обществах. Факты показывают, что к 2022 году 85% проектов ИИ будут давать ошибочные результаты из-за предвзятости, если ИИ как технология и как сектор не будут более инклюзивными и разнообразными. Как мы можем сделать наборы данных более разнообразными? ЮНЕСКО ищет новаторские решения, направленные на сокращение гендерного цифрового разрыва путем выявления предвзятости в ИИ.
Основополагающий отчет ЮНЕСКО за 2019 год показал, что инструменты голосового помощника на базе искусственного интеллекта, такие как Alexa и Siri, увековечивают вредные стереотипы, а сексистские оскорбления, направленные на `` феминизированные '' технологии, даже ожидались технологическими компаниями.
В этом примере от ЮНЕСКО, если в данных есть определенная предвзятость, это неоправданно вызовет предвзятость в выводе. Отсюда и наше утверждение: «смещение внутрь = смещение». И в приведенном примере разработчики, по-видимому, уже знали об определенных дисбалансах и предвзятостях в данных. Итак, как это преодолеть?
Мы должны повторно сбалансировать набор данных, чтобы решить проблемы смещения данных, которые могут привести к дискриминации в алгоритмах. Как работает наше решение. В этом примере есть смещение и несбалансированность данных. Там, где мы ожидаем 50% мужчин и 50% женщин, мы видим только 33% женщин и 66% мужчин. Мы можем решить эту проблему, создав дополнительные синтетические записи данных о женщинах или мужчинах, чтобы сбалансировать набор данных до 50% мужчин и 50% женщин, чтобы смягчить смещения и дисбалансы в данных, которые могут привести к дискриминации. Вот как мы устраняем предвзятость данных. Мы решаем проблему корнями. Мы решаем проблему «смещение = смещение данных».
Связаться с Syntho и один из наших экспертов свяжется с вами со скоростью света, чтобы изучить ценность синтетических данных!