Xây dựng công cụ kiểm tra định kiến về sắc tộc và dân tộc cho mô hình AI

Table of Contents

1. Cơ sở xã hội số và vấn đề về định kiến sắc tộc và dân tộc trong các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI)
2. Câu chuyện nghiên cứu
3. Phân tích định kiến và xây dựng cơ sở dữ liệu
4. Tạo ra công cụ kiểm tra định kiến AI và cách giảm thiểu vấn đề
5. Hệ thống đánh giá và cải tiến
6. Tích hợp ngữ cảnh và ý định trong các mô hình AI
7. Truy cập công cụ kiểm tra định kiến AI và ứng dụng
8. Mở rộng công cụ kiểm tra định kiến AI cho các hình thức định kiến khác
9. Cung cấp tài nguyên công cộng và giáo dục
10. Tổng kết và triển vọng tương lai

📝 Cơ sở xã hội số và vấn đề về định kiến sắc tộc và dân tộc trong các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI)

Vấn đề về định kiến sắc tộc và dân tộc trong các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang trở thành một vấn đề nghiêm trọng trong xã hội số hiện nay. Cả chpt và Google bard đều là những mô hình AI đang được sử dụng rộng rãi, tuy nhiên các mô hình này, khi được huấn luyện trên dữ liệu mang tính định kiến, có thể không cố ý làm phình to định kiến sắc tộc và dân tộc. Nghiên cứu của tôi tập trung vào năm câu hỏi quan trọng để đánh giá xem các mô hình AI có gia cố các định kiến này và đến đâu. Tôi cũng khám phá sự tồn tại của các công cụ hoặc cơ sở dữ liệu để phát hiện các định kiến sắc tộc hoặc dân tộc mà các kỹ sư AI có thể sử dụng để giảm thiểu những vấn đề này, trong khi xem xét bối cảnh và mục đích đằng sau các yêu cầu có tính sắc tộc. Phương pháp nghiên cứu của tôi bao gồm việc thực hiện chương trình theo các bước từ việc tạo ra dữ liệu, kiểm tra giả thuyết, phát triển công cụ và đánh giá tác động.