Những thành kiến trong các mô hình học máy, chẳng hạn như những thành kiến được tìm thấy trong các hệ thống tạo ngôn ngữ như GPT-2, có thể duy trì những định kiến xã hội theo những cách nào và có thể thực hiện những biện pháp nào để giảm thiểu những thành kiến này?
Thứ ba, tháng sáu 11 2024
by Học viện EITCA
Những thành kiến trong các mô hình học máy, đặc biệt là trong các hệ thống tạo ngôn ngữ như GPT-2, có thể kéo dài đáng kể những định kiến xã hội. Những thành kiến này thường xuất phát từ dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình này, dữ liệu này có thể phản ánh những định kiến và bất bình đẳng xã hội hiện có. Khi những thành kiến như vậy được đưa vào các thuật toán học máy, chúng có thể biểu hiện theo nhiều cách khác nhau, dẫn đến
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu nâng cao EITC/AI/ADL, Đổi mới có trách nhiệm, Đổi mới có trách nhiệm và trí tuệ nhân tạo, ôn thi
Gắn thẻ theo:
Trí tuệ nhân tạo, Giảm thiểu sai lệch, GPT-2, Mô hình ngôn ngữ, Machine Learning, AI có trách nhiệm