ما هي الطرق التي يمكن بها للتحيزات في نماذج التعلم الآلي، مثل تلك الموجودة في أنظمة توليد اللغة مثل GPT-2، أن تؤدي إلى إدامة التحيزات المجتمعية، وما هي التدابير التي يمكن اتخاذها للتخفيف من هذه التحيزات؟
الثلاثاء، 11 يونيو 2024 by أكاديمية EITCA
يمكن للتحيزات في نماذج التعلم الآلي، وخاصة في أنظمة توليد اللغة مثل GPT-2، أن تؤدي إلى إدامة التحيزات المجتمعية بشكل كبير. وغالبا ما تنبع هذه التحيزات من البيانات المستخدمة لتدريب هذه النماذج، والتي يمكن أن تعكس الصور النمطية الاجتماعية القائمة وأوجه عدم المساواة. عندما يتم تضمين مثل هذه التحيزات في خوارزميات التعلم الآلي، فإنها يمكن أن تظهر بطرق مختلفة، مما يؤدي إلى حدوث تحيز
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق المتقدم EITC/AI/ADL, الابتكار المسؤول, الابتكار المسؤول والذكاء الاصطناعي, مراجعة الامتحان
الكلمات المفتاحية هذه: الذكاء الاصطناعي, تخفيف التحيز, GPT-2, نماذج اللغة, تعلم آلة, منظمة العفو الدولية المسؤولة