Pisporiya AI çi ye?

AI li her derê ye - bi bêdengî rêz dike, xalan digire û pêşniyar dike. Ev kêrhatî ye… heta ku hin koman pêşde bibe û yên din li paş bihêle. Ger we meraq kiriye ka meyldariya AI çi ye , çima ew di modelên xweşikkirî de jî xuya dike, û meriv çawa bêyî kêmbûna performansê wê kêm dike, ev rêber ji bo we ye.

Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 GPT tê çi wateyê?
Şirovekirineke sade ya nav û eslê GPT bi îngilîzî.

🔗 AI-ya pêşbînîkirî çi ye
Modelên pêşbînîkirinê çawa encaman ji daneyên dîrokî û zindî pêşbînî dikin.

🔗 AI-ya çavkaniya vekirî çi ye
Pênasîn, feydeyên sereke, zehmetî, lîsans, û mînakên projeyan.

🔗 Meriv çawa AI-ê di karsaziya xwe de bicîh dike
Nexşerêya gav-bi-gav, amûr, herikên kar, û pêdiviyên rêveberiya guhertinê.

Pênasînek bilez: AI Bias çi ye?

Xemsariya AI ew dem e ku derana pergaleke AI bi awayekî sîstematîk hin kes an koman dide alî an jî wan dixe nav dezavantajê. Ew pir caran ji daneyên nehevseng, hilbijartinên pîvandinê yên teng, an jî çarçoveya berfirehtir a ku pergal tê de hatiye avakirin û bikaranîn derdikeve holê. Xemsarî her tim xerab nîne, lê heke neyê kontrolkirin, ew dikare zirarê zû mezin bike. [1]

Cûdahiyek alîkar: alîgirî çewtiya di biryardanê de ye, lê cudakarî bandora zirardar e ku çewtî dikare di cîhanê de çêbike. Hûn nekarin her gav hemî çewtiyê ji holê rakin, lê divê hûn wê birêve bibin da ku encamên neheq çênebin. [2]

Çima têgihîştina alîgiriyê te bi rastî çêtir dike 💡

Nêrînek ecêb, rast? Lê zanîna meyldariya AI we dike:

• Di sêwirandinê de çêtir - hûn ê texmînên nazik zûtir bibînin.

• Di rêveberiyê de çêtir - hûn ê danûstandinan belge bikin li şûna ku hûn wan bi destan nîşan bidin.

• Di axaftinan de çêtir e - bi rêberan, rêkxekaran û kesên bandordar re.

Her wiha, fêrbûna zimanê pîvan û polîtîkayên dadperweriyê paşê demê xilas dike. Bi rastî, ew mîna kirîna nexşeyek berî rêwîtiyek bi rê ve ye - ne bêkêmasî, lê ji vibeyan pir çêtir. [2]

Cureyên meyldariya AI-ê ku hûn ê bi rastî di çolê de bibînin 🧭

Pêşdarazî di tevahiya çerxa jiyana AI de xuya dike. Şêwazên hevpar ên ku tîm pê re rû bi rû dimînin ev in:

• Xala nimûnegirtina daneyan - hin kom kêm temsîlkirî ne an jî wenda ne.

• Pêşdaraziya li ser etîketan - etîketên dîrokî pêşdarazî an jî darizandinên mirovan ên bi deng vedişêrin.

• Xala meyldariya pîvandinê - cîgirên ku tiştê ku hûn bi rastî nirxê didin nîşan nadin.

• Xala nirxandinê - setên testê di hin nifûs an çarçoveyan de ji dest didin.

• Meyldariya bicihkirinê - modelek laboratûarê ya baş ku di mîhenga xelet de tê bikar anîn.

• Pêşdaraziya sîstemîk û mirovî - şêwazên civakî yên berfireh û hilbijartinên tîmê ku dibin sedema ketina nav teknolojiyê.

Modelek derûnî ya kêrhatî ji saziyên standardan, alîgiriyê di nav mirovî, teknîkî û sîstemîk û sosyo-teknîkî , ne tenê guhertinên modelê. [1]

Li cihê ku alîgirî di nav boriyê de dizîve 🔍

1. Çarçovekirina pirsgirêkê - heke armanc pir teng were pênasekirin, hûn kesên ku divê hilber xizmetê bide wan derdixin.

2. Çavkaniya daneyan - daneyên dîrokî bi gelemperî newekheviyên berê kod dikin.

3. Hilbijartinên taybetmendiyê - cîgirên ji bo taybetmendiyên hesas dikarin taybetmendiyên hesas ji nû ve biafirînin.

4. Perwerde - armanc ji bo rastbûna navînî çêtirîn dikin, ne ji bo wekheviyê.

5. Testkirin - heke koma we ya rawestandinê çewt be, metrîkên we jî çewt in.

6. Çavdêrîkirin - guhertinên di bikarhêneran an jî çarçoveyê de dikarin pirsgirêkan ji nû ve derxînin holê.

Rêkxer tekezî li ser belgekirina rîskên dadperweriyê di tevahiya vê çerxa jiyanê de dikin, ne tenê di dema lihevhatina modelê de. Ev karekî ku hemû alî tê de beşdar dibin e. [2]

Em çawa dikarin dadmendiyê bêyî ku em di çemberan de biçin bipîvin? 📏

Yek pîvanek tune ku hemûyan kontrol bike. Li gorî rewşa karanîna xwe û zirarên ku hûn dixwazin ji wan dûr bisekinin hilbijêrin.

• Wekheviya demografîk - rêjeyên hilbijartinê divê di navbera koman de wekhev bin. Ji bo pirsên dabeşkirinê baş e, lê dikare bi armancên rastbûnê re nakok be. [3]

• Rêjeyên wekhevkirî - rêjeyên xeletiyê yên wekî pozîtîfên derewîn û pozîtîfên rastîn divê wekhev bin. Bikêrhatî ye dema ku lêçûna xeletiyan li gorî komê diguhere. [3]

• Pîvankirin - ji bo heman puanê, divê encam di navbera koman de bi heman îhtîmalê bin. Bi kêr tê dema ku puan biryarên mirovan diafirînin. [3]

Amûrên destan vê yekê bi hesabkirina valahî, nexşe û dashboardan pratîk dikin da ku hûn dev ji texmînkirinê berdin. [3]

Rêbazên pratîkî ji bo kêmkirina pêşdaraziyê ku bi rastî dixebitin 🛠️

Li şûna guleyek yekcarî, li ser kêmkirinên qatqatî bifikirin

• Denetim û dewlemendkirina daneyan - kêmasiyên vegirtinê destnîşan bikin, daneyên ewletir li cihê ku qanûnî be berhev bikin, nimûnegirtina belgeyan.

• Giraniya ji nû ve û nimûnekirina ji nû ve - belavkirina perwerdeyê rast bikin da ku xeletiyê kêm bikin.

• Astengkirinên di pêvajoyê de - armancên dadperweriyê li armancê zêde bikin da ku model rasterast tawîzan fêr bibe.

• Kêmkirina alîgiriya dijber - modelê perwerde bike da ku taybetmendiyên hesas ji nûneratiyên navxweyî neyên pêşbînîkirin.

• Pêvajoya piştî pêvajoyê - dema ku guncaw û qanûnî be, eşikên biryarê ji bo her komê kalîbre bikin.

• Kontrolên Mirov-di-çerxê de - modelên bi kurtasî û rêyên zêdebûnê yên raveker ve cot bikin.

Pirtûkxaneyên çavkaniya vekirî yên wekî AIF360 û Fairlearn hem metrîk û hem jî algorîtmayên kêmkirinê peyda dikin. Ew ne sêrbaz in, lê ew ê xalek destpêkê ya sîstematîk bidin we. [5][3]

Delîlên cîhana rastîn nîşan didin ku alîgirî girîng e 📸💳🏥

• Analîza rû - lêkolîneke ku bi berfirehî tê behs kirin, newekheviyên mezin ên rastbûnê di navbera komên zayend û celebê çerm de di pergalên bazirganî de belge kir, û qadê ber bi pratîkên nirxandinê yên çêtir ve bir. [4]

• Biryarên girîng (kredî, kirêkirin, xanîkirin) - heta bêyî niyet jî, encamên alîgir dikarin bi erkên dadperweriyê û dijî-cudakariyê re nakokî bikin. Werger: hûn ji bandoran berpirsiyar in, ne tenê ji kodê. [2]

Çîrokeke kurt ji pratîkê: di lêkolîneke ekrana karmendgirtinê ya anonîm de, tîmekê kêmasiyên bîranînê ji bo jinên di rolên teknîkî de dît. Gavên hêsan - dabeşkirinên çînkirî yên çêtir, nirxandina taybetmendiyan, û diyarkirina sînorê her komê - piraniya valahiyê bi danûstandinek piçûk a rastbûnê girt. Kilît ne yek hîle bû; ew çerxek pîvandin-kêmkirin-çavdêrîkirina dubarekirî bû.

Siyaset, qanûn û rêveberî: "baş" çawa xuya dike 🧾

Pêdivî nîne ku hûn parêzer bin, lê hûn hewce ne ku ji bo dadperwerî û ravekirinê sêwiran bikin:

• Prensîbên dadperweriyê - nirxên ku mirov-navendî ne, şefafî, û ne-cudakarî di seranserê çerxa jiyanê de. [1]

• Parastina daneyan û wekhevî - li cihê ku daneyên kesane tê de ne, li bendê bin ku erkên li ser dadperwerî, sînordarkirina armancê, û mafên takekesî hebin; dibe ku qaîdeyên sektorê jî derbas bibin. Erkên xwe zû nexşe bikin. [2]

• Rêvebiriya rîskê - çarçoveyên rêkxistî bikar bînin da ku wekî beşek ji bernameyên rîska AI-ê yên berfirehtir, alîgiriyê nas bikin, bipîvin û bişopînin. Binivîsin. Binirxînin. Dubare bikin. [1]

Tiştekî biçûk: kaxizkarî ne tenê burokrasî ye; ew awayê îspatkirina ku we bi rastî kar kiriye ye ger kesek bipirse.

Tabloya berawirdkirinê: amûr û çarçoveyên ji bo ramkirina meyldariya AI 🧰📊

Her yek ji van bi dayîna avahî, metrîk û ferhenga hevpar ji we meyldariya AI

Rêbazeke xebatê ya kurt û hinekî bi raman 🧪

1. Zirara ku hûn dixwazin jê dûr bisekinin diyar bikin - zirara dabeşkirinê, newekheviyên rêjeya çewtiyê, zirara rûmetê, û hwd.

2. Metrîkek hilbijêre ku bi wê zirarê re hevaheng be - mînak, îhtîmalên wekhevkirî heke wekheviya xeletiyê girîng be. [3]

3. xetên bingehîn bimeşîne . Raporek dadperweriyê tomar bike.

4. Pêşî çareseriyên kêm-kêşeyan biceribînin - dabeşkirina daneyan a çêtir, destnîşankirina eşikê, an jî ji nû ve giranîdan.

5. Ger hewce be, asta sînorkirinên di pêvajoyê de bilind bikin

6. Li ser komên ragirtî yên ku bikarhênerên rastîn temsîl dikin ji nû ve binirxînin

7. Di hilberînê de çavdêrî bike - guhertinên belavkirinê çêdibin; divê panelên kontrolê jî.

8. Belgekirinan - dadmendî bi kontekstê ve girêdayî ye, ji ber vê yekê rave bikin ka çima we wekheviya X li ser wekheviya Y hilbijart. [1][2]

Rêkxer û saziyên standardkirinê ji ber sedemekê tekezî li ser hizirkirina li ser çerxa jiyanê dikin. Ew kar dike. [1]

Serişteyên ragihandinê ji bo beşdaran 🗣️

• Ji şirovekirinên tenê-matematîkî dûr bisekinin - pêşî nexşeyên hêsan û mînakên berbiçav nîşan bidin.

• Zimanekî sade bi kar bîne - bêje model dibe ku bi awayekî neheq çi bike û kî dikare bandor bibe.

• Guhertinên rûberî - sînorkirinên dadperweriyê dikarin rastbûnê biguherînin; ev ne xeletiyek e heke zirarê kêm bike.

• Plana rewşên awarte - ger pirsgirêk derkevin holê meriv çawa rawestîne an jî paşve bizivire.

• Vexwendina lêkolînê bikin - nirxandina derveyî an jî hevgirtina tîmên sor xalên kor eşkere dike. Kes jê hez nake, lê ew dibe alîkar. [1][2]

Pirsên Pir tên Pirsîn: Bi rastî, meyldariya AI çi ye? ❓

Ma ne tenê daneyên xirab in?
Ne tenê. Dane girîng in, lê hilbijartinên modelkirinê, sêwirana nirxandinê, çarçoveya bicihkirinê, û teşwîqên tîmê hemî bandorê li ser encaman dikin. [1]

Ma ez dikarim alîgirîyê bi temamî ji holê rakim?
Bi gelemperî na. Armanca te ew e ku birêve bibî da ku bandorên neheq çênebin - li ser kêmkirin û rêvebirinê bifikire, ne li ser bêkêmasiyê. [2]

Divê ez kîjan pîvana dadperweriyê bikar bînim?
Li gorî celebê zirarê û qaîdeyên qadê hilbijêrin. Mînakî, heke pozîtîfên derewîn bêtir zirarê bidin komekê, li ser wekheviya rêjeya xeletiyê (şansên wekhevkirî) bisekinin. [3]

Gelo pêdivîya min bi nirxandineke yasayî heye?
Ger sîstema we bandorê li derfet an mafên mirovan bike, erê. Rêgezên xerîdar-navendî û wekhevî-rêber dikarin ji bo biryarên algorîtmîk werin sepandin, û hûn hewce ne ku xebata xwe nîşan bidin. [2]

Gotinên dawî: Pir dirêj bû, nexwend 🧾✨

Eger kesek ji we bipirse ka meyldariya AI çi ye , bersiva wê ya hêsan ev e: ew xeletiya sîstematîk a derana AI ye ku dikare di cîhana rastîn de bandorên neheq çêbike. Hûn wê bi metrîkên guncaw ên çarçoveyê teşhîs dikin, bi teknîkên qatqatî wê kêm dikin, û di tevahiya çerxa jiyanê de wê birêve dibin. Ew ne xeletiyek yekane ye ku were pêçandin - ew pirsek hilber, polîtîka û mirovan e ku hewceyê lêdana domdar a pîvandinê, belgekirinê û dilnizmiyê ye. Ez texmîn dikim ku guleyek zîvîn tune... lê navnîşên kontrolê yên baş, danûstandinên rast û adetên çêtir hene. Û erê, çend emojî qet zirarê nadin. 🙂

Referans

1. Weşana Taybet a NIST 1270 - Ber bi Standardek ji bo Nasîn û Birêvebirina Xapandinê di Zekaya Sûni de . Girêdan

2. Nivîsgeha Komîserê Agahdariyê ya Keyaniya Yekbûyî - Li ser dadperwerî, alîgirî û cudakariyê çi ye? Girêdan

3. Belgekirina Fairlearn - Metrîkên dadmendiya hevpar (wekheviya demografîk, îhtîmalên wekhevkirî, kalibrasyon). Girêdan

4. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Rengên Zayendî: Newekheviyên Rastbûna Navberî di Dabeşkirina Zayendî ya Bazirganî de . FAT* / PMLR. Girêdan

5. Lêkolîna IBM - Danasîna AI Fairness 360 (AIF360) . Girêdan

AI-ya herî dawî li Dikana Alîkarên AI-ya Fermî bibînin

Çûna nava