🤖 Зміщення штучного інтелекту є складною проблемою, яка може виникнути в програмах охорони здоров’я. Деякі з проблем включають:

❇️ Штучні моделі, навчені за допомогою алгоритмів, які можуть бути зміщеними, якщо зазначений алгоритм розроблено без урахування потенційних джерел зміщення або якщо він навчений на ненадійних даних.

❇️ Моделі штучного інтелекту, навчені з використанням даних, які також можуть бути упередженими (навмисно чи ненавмисно), створюючи прогнози або рішення таким же чином і бути менш точними.

❇️ Навіть якщо дані та алгоритми не є упередженими, упередженість людини все одно може втручатися у використання та розробку моделей ШІ. Люди, які збирають дані, розробляють алгоритми та інтерпретують результати моделей ШІ, можуть мати власні упередження.

➡️ Існують різні потенційні рішення для вирішення цих проблем:

❇️ Одним з рішень є різні методи пом’якшення упередженості, такі як очищення даних, розробка алгоритмів і нагляд з боку людини.

❇️ Ще один – обізнаність і освіта людей про упередженість і справедливість ШІ, допомагаючи гарантувати, що всі знають про проблеми та способи їх вирішення.

🔶 Нарешті, моделі штучного інтелекту навчаються на даних, які є якомога різноманітнішими щодо раси, статі, етнічного походження, віку та інших факторів, таким чином допомагаючи зменшити ризик.

❇️ Ці виклики складні, але точно не непереборні. Мета полягає в тому, щоб мати безпечні, точні, неупереджені моделі ШІ.

🔶 Розглядаючи ці проблеми та шукаючи рішення, ми можемо допомогти забезпечити використання ШІ для покращення охорони здоров’я для всіх.

#AIMX #artificialintelligence #Metaverse #healthcare #BTC