🤖 AI thiên vị là một vấn đề phức tạp có thể phát sinh trong các ứng dụng chăm sóc sức khỏe. Một số thách thức bao gồm:
❇️ Các mô hình nhân tạo được đào tạo bằng thuật toán có thể bị sai lệch nếu thuật toán nói trên được thiết kế không tính đến các nguồn sai lệch tiềm ẩn hoặc nếu thuật toán được đào tạo trên dữ liệu không đáng tin cậy.
❇️ Các mô hình AI được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu cũng có thể bị sai lệch (cố ý hoặc vô ý), tạo ra các dự đoán hoặc quyết định theo cách tương tự và kém chính xác hơn.
❇️ Ngay cả khi dữ liệu và thuật toán không bị sai lệch, sự thiên vị của con người vẫn có thể ảnh hưởng đến việc sử dụng và phát triển các mô hình AI. Những người thu thập dữ liệu, thiết kế thuật toán và giải thích kết quả của các mô hình AI có thể có những thành kiến riêng của họ.
➡️ Có nhiều giải pháp tiềm năng khác nhau để giải quyết những thách thức này:
❇️ Một giải pháp là các kỹ thuật giảm thiểu sai lệch khác nhau như làm sạch dữ liệu, thiết kế thuật toán và giám sát của con người.
❇️ Một điều nữa là nhận thức và giáo dục của mọi người về sự thiên vị và công bằng của AI, giúp đảm bảo rằng mọi người đều biết về những thách thức và cách giải quyết chúng.
🔶 Cuối cùng, các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu đa dạng nhất có thể về chủng tộc, giới tính, dân tộc, độ tuổi và các yếu tố khác, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro.
❇️ Những thách thức này rất phức tạp nhưng chắc chắn không phải là không thể vượt qua. Mục tiêu là có các mô hình AI an toàn, chính xác, không thiên vị.
🔶 Bằng cách giải quyết những vấn đề này và tìm kiếm giải pháp, chúng tôi có thể giúp đảm bảo rằng AI được sử dụng để cải thiện hoạt động chăm sóc sức khỏe cho mọi người.
#AIMX #artificialintelligence #Metaverse #healthcare #BTC