Flazzo memiliki fokus utama untuk menambah nilai bisnis Anda.

Blog

Jalan menuju penggunaan AI yang bertanggung jawab

Blog

Jalan menuju penggunaan AI yang bertanggung jawab


Kecerdasan buatan (AI) mengubah dunia kita dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, karena AI semakin mendarah daging dalam kehidupan kita sehari-hari, kekhawatiran tentang bias dan keadilan model AI terus meningkat. Menanggapi masalah ini, bidang rekayasa etis dan cepat telah menjadi alat penting untuk memastikan aplikasi AI transparan, adil, dan dapat dipercaya. Posting blog ini akan mengeksplorasi rekayasa etis dan cepat, membahas perannya dalam mengurangi bias dalam AI, dan memberikan contoh nyata untuk menunjukkan pentingnya.

Rekayasa cepat yang etis: dasar-dasarnya

Rekayasa cepat etis adalah proses membuat permintaan input atau permintaan untuk model AI dengan cara yang meminimalkan bias dan mendorong keadilan. Metode ini mengakui bahwa model AI secara inheren dapat memiliki bias karena data yang mereka latih. Namun itu bertujuan untuk mengurangi bias ini dengan hati-hati merancang pertanyaan yang diajukan ke AI. Pada dasarnya, rekayasa cepat etis membantu memastikan bahwa produksi AI konsisten dengan nilai-nilai kemanusiaan dan prinsip moral.

Pentingnya Rekayasa Cepat Etis

Model AI berpotensi melanggengkan bias yang berbahaya jika responsnya tidak diteliti dan dikelola dengan cermat. Contoh bias AI dalam kehidupan nyata termasuk perlakuan tidak adil terhadap individu dalam sistem pengenalan wajah, algoritme perekrutan yang bias, dan konten yang bias dalam umpan berita. Rekayasa cepat yang etis dapat menjadi cara yang efektif untuk mengatasi masalah ini dan memastikan bahwa sistem AI dikembangkan dan digunakan secara bertanggung jawab.

Contoh nyata bias AI

  • Penawaran asuransi: Model AI yang digunakan dalam industri asuransi dapat secara tidak sengaja memberikan penawaran diskriminatif berdasarkan faktor seperti usia, jenis kelamin, atau ras. Bias ini dapat menyebabkan penetapan harga yang tidak adil dan berkurangnya akses ke pertanggungan asuransi untuk kelompok tertentu.
  • Pengerahan : Alat perekrutan berbasis AI dapat menghasilkan daftar kandidat yang bias dengan memilih individu secara tidak proporsional berdasarkan faktor seperti jenis kelamin, etnis, atau latar belakang pendidikan daripada hanya mempertimbangkan keterampilan, pengalaman, dan kualifikasi mereka.
  • Konten umpan berita: Algoritme AI yang digunakan untuk menyusun umpan berita yang dipersonalisasi dapat membantu menciptakan ruang gema dengan memprioritaskan konten yang memperkuat keyakinan dan bias pengguna yang ada, sehingga membatasi paparan terhadap beragam perspektif.
  • Pelayanan pelanggan: Chatbot AI dan asisten virtual dapat secara tidak sengaja memperlakukan pelanggan secara berbeda berdasarkan nama, pola bicara, atau faktor lainnya, yang mengakibatkan pengalaman layanan yang tidak merata untuk grup tertentu.
  • Persetujuan pinjaman: Model AI yang digunakan dalam penilaian kredit dan pengambilan keputusan pinjaman dapat mendiskriminasi peminjam minoritas karena bias historis dalam data yang digunakan untuk melatih model ini, yang mengakibatkan praktik pinjaman tidak adil.

Berbagai pendekatan untuk pengembangan AI etis

Beberapa pendekatan dapat digunakan untuk memastikan keadilan dan meminimalkan bias dalam model AI:

  • Pengumpulan data: Memastikan bahwa kumpulan data yang beragam dan representatif digunakan selama proses pelatihan dapat membantu mengurangi bias. Dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber dan demografi, model AI dapat belajar menjadi lebih inklusif dan adil.
  • Pelatihan dengan perspektif berbeda: Mendorong kolaborasi lintas disiplin selama pengembangan AI dapat memberikan wawasan berharga untuk mengidentifikasi dan mengatasi potensi bias. Dengan menyertakan pakar dari berbagai bidang, model AI dapat memperoleh manfaat dari pemahaman yang lebih luas tentang potensi masalah dan masalah etika.
  • Audit dan evaluasi berkala: Terus mengevaluasi model AI untuk bias dan masalah etika dapat membantu mengidentifikasi masalah sejak dini. Dengan melakukan evaluasi rutin dan mengadaptasi model yang sesuai, pengembang dapat bekerja untuk mengurangi bias dalam aplikasi AI.

Rekayasa cepat etis dalam praktik

Dengan asumsi model AI memiliki bias etis, rekayasa cepat selalu dapat digunakan untuk meminimalkan dampak bias tersebut. Dengan hati-hati menyusun petunjuk yang memandu model AI untuk memberikan jawaban yang sesuai dengan pedoman etika, pengembang dapat memastikan bahwa sistem AI lebih akuntabel dan tidak memihak. Berikut adalah beberapa contoh insentif etis:

  • Alat perekrutan AI: Alih-alih meminta model AI untuk memfilter kandidat berdasarkan nama kandidat, permintaan etis dapat berupa: “Silakan beri peringkat kandidat berdasarkan keterampilan, pengalaman, dan kualifikasi untuk posisi tersebut.”
  • Sistem Kutipan Asuransi AI: Alih-alih mengizinkan model AI untuk mempertimbangkan faktor-faktor seperti usia, jenis kelamin, atau ras, permintaan etis dapat berupa: “Harap berikan penawaran asuransi berdasarkan riwayat mengemudi, lokasi pelamar, dan jenis kendaraan”.
  • Kurasi Umpan Berita AI: Untuk menghindari menciptakan ruang gema, permintaan etis mungkin: “Tolong rekomendasikan pilihan artikel yang seimbang yang menawarkan beragam perspektif tentang topik tersebut.”

Dengan menggunakan petunjuk etis ini dan yang serupa, pengembang dapat membangun aplikasi AI yang lebih selaras dengan kebutuhan dan harapan masyarakat.

Kesimpulannya, rekayasa yang etis dan cepat adalah bagian penting dari pengembangan AI yang bertanggung jawab. Dengan hati-hati menyusun pertanyaan yang kami ajukan tentang sistem AI, kami dapat membuat aplikasi AI yang lebih adil, transparan, dan etis. Karena bidang rekayasa etis dan cepat terus berkembang, penting bagi praktisi, peneliti, dan pengguna AI untuk memprioritaskan pertimbangan etis dan bekerja sama untuk memanfaatkan kekuatan AI dengan cara yang bertanggung jawab.