Mūsų Darbai
Realūs projektai, kurie padėjo organizacijoms suprasti ir sumažinti šališkumą jų dirbtinio intelekto sistemose
Dirbtinio intelekto šališkumo auditas paslaugų sektoriui
Išanalizavome kreditų patvirtinimo algoritmo duomenis ir modelio elgesį. Darbas apėmė duomenų reprezentacijos analizę, modelio prognozių vertinimą skirtingoms demografinėms grupėms ir rekomendacijų sudarymą šališkumui sumažinti. Audito ataskaita apėmė 8 konkrečias nustatytas rizikas su konteksto aprašymais ir pasiūlytais sprendimais.
Etinio dirbtinio intelekto mokymas technologijų įmonės komandai
Organizavome 5 savaičių mokymo programą 24 IT specialistams ir produkto vadybininkams. Programa apėmė šališkumo šaltinius, algoritminę diskriminaciją, praktinę šališkumo identifikavimą jų darbinėse sistemose ir konkrečias mažinimo strategijas. Dalyviai išanalizavo savo organizacijos AI sistemą ir sudarė veiklos planą.
AI etikos politikos parengimas viešosios institucijos
Padėjome viešajai institucijai parengti trijų dalių AI naudojimo etikos dokumentą. Jame apibrėžtos pagrindinės šališkumo rizikos, vertinimo procedūros ir valdymo atsakomybės. Dokumentas nustatytas jų AI sistemų priimtinų standartų ir naudojimosi ribų.
Duomenų reprezentacijos ir šališkumo analizė e-komercijos platformai
Išanalizavome mokymo duomenų sudėtį ir jų atitikimą faktinei vartotojų populiacijai. Nustatėme tris svarbiausias reprezentacijos spragas, kurios galėjo sukelti modelio klaideles tam tikriems vartotojų segmentams. Sudarėme duomenų kokybės gerinimo planą su konkrečiais žingsniais.
Norėtumėte savo organizacijoje pradėti darbą su etinio dirbtinio intelekto temomis?
Skaitykite mūsų straipsnius apie šališkumo atpažinimą ir auditus, arba susisiekite su mumis, jei turite konkrečią situaciją, kurioje reikia pagalbos.