רוב הגלאים עמוק מבוססת על אסטרטגיית למידה התלויה במידה רבה במערך הנתונים המשמש להכשרתו. לאחר מכן הם משתמשים בבינה מלאכותית כדי לזהות אותות שאולי אינם ברורים לעין האנושית.
פִּרסוּם
זה עשוי לכלול ניטור זרימת הדם וקצב הלב. עם זאת, שיטות זיהוי אלו לא תמיד עובדות על אנשים עם גווני עור כהים יותר ו, אם ערכות אימון אינן מכילות את כל העדות, המבטאים, המינים, הגילאים וגווני העור, הם נתונים להטיה, הזהירו מומחים.
הטיה נבנית
במהלך השנתיים האחרונות, הועלו חששות על ידי מומחים ב-AI וגילוי זיוף עמוק, שאומרים שהטיה מובנית במערכות אלו.
ריול גופטה, מומחה למדיה סינתטית ומייסד שותף ומנכ"ל DeepMedia, המשתמשת ב-AI ולמידת מכונה כדי להעריך רמזים חזותיים ואודיו לסימנים של מניפולציה סינתטית, אמר: "מערכי הנתונים תמיד מוטים מאוד לגברים לבנים בגיל העמידה, וטכנולוגיה מסוג זה תמיד משפיעה לרעה על קהילות שוליים".
פִּרסוּם
סולם גוון עור נזיר
אליס מונק, פרופסור לסוציולוגיה באוניברסיטת הרווארד וחוקר אורח ב- Google, פיתח את סולם גוון עור נזיר.
זהו קנה מידה כולל יותר מהתקן של תעשיית הטכנולוגיה ויספק קשת רחבה יותר של גווני עור שניתן להשתמש בהם עבור מערכי נתונים ומודלים של למידת מכונה.
מונק אמר: "אנשים בעלי עור כהה יותר לא נכללו מהאופן שבו צורות הטכנולוגיה השונות הללו פותחו מההתחלה. אתה צריך לבנות מערכי נתונים חדשים שיש להם יותר כיסוי, יותר ייצוג במונחים של גוון עור וזה אומר שאתה צריך איזושהי מידה שהיא סטנדרטית, עקבית ומייצגת יותר מסולמות קודמים".
פִּרסוּם
קראו גם:
* הטקסט של מאמר זה נוצר בחלקו על ידי כלים של בינה מלאכותית, מודלים שפה מתקדמים המסייעים בהכנה, סקירה, תרגום וסיכום של טקסטים. רשומות טקסט נוצרו על ידי Curto נעשה שימוש בחדשות ותגובות מכלי AI כדי לשפר את התוכן הסופי.
חשוב להדגיש שכלי בינה מלאכותית הם רק כלים, והאחריות הסופית על התוכן המפורסם היא של Curto חֲדָשׁוֹת. על ידי שימוש בכלים אלה בצורה אחראית ואתית, המטרה שלנו היא להרחיב את אפשרויות התקשורת ולהפוך את הגישה למידע איכותי לדמוקרטי. 🤖
