🤖 Předpojatost AI je komplexní problém, který může nastat ve zdravotnických aplikacích. Některé z výzev zahrnují:

❇️ Umělé modely trénované pomocí algoritmů, které mohou být zkreslené, pokud je zmíněný algoritmus navržen tak, že nepočítá s potenciálními zdroji zkreslení nebo pokud je trénován na nespolehlivých datech.

❇️ Modely umělé inteligence trénované pomocí dat, která mohou být také zkreslená (záměrně či neúmyslně), vytvářejí předpovědi nebo rozhodnutí stejným způsobem a jsou méně přesné.

❇️ I když data a algoritmy nejsou zaujaté, lidská zaujatost se stále může promítnout do používání a vývoje modelů AI. Lidé, kteří shromažďují data, navrhují algoritmy a interpretují výsledky modelů umělé inteligence, mohou mít své vlastní předsudky.

➡️ Existují různá potenciální řešení k řešení těchto problémů:

❇️ Jedním z řešení jsou různé techniky zmírňování zkreslení, jako je čištění dat, návrh algoritmu a lidský dohled.

❇️ Dalším je informovanost a vzdělávání lidí o zaujatosti a spravedlnosti AI, což pomáhá zajistit, aby každý věděl o výzvách a o tom, jak je řešit.

🔶 A konečně, modely umělé inteligence trénovaly na datech, která jsou co nejrozmanitější, pokud jde o rasu, pohlaví, etnický původ, věk a další faktory, čímž pomáhají snižovat riziko.

❇️ Tyto výzvy jsou složité, ale rozhodně ne nepřekonatelné. Cílem je mít bezpečné, přesné a neobjektivní modely umělé inteligence.

🔶 Tím, že se na ně budeme zabývat a hledáme řešení, můžeme pomoci zajistit, aby se umělá inteligence používala ke zlepšení zdravotní péče pro každého.

#AIMX #artificialintelligence #Metaverse #healthcare #BTC