Как ваш бизнес может использовать этику искусственного интеллекта в качестве инструмента инноваций Искусственный интеллект сулит предприятиям огромные преимущества. Согласно исследованию Markets and Markets , к 2025 году ИИ вырастет до отрасли, объем которой оценивается в 190 миллиардов долларов. Gartner сообщает, что использование ИИ для корпоративных приложений выросло на 270% всего за четыре года. Если вы подумываете о внедрении ИИ, помните об этических рисках. Все больше и..

Недавно я имел честь посетить ODSC East (Конференция по открытым данным) в Бостоне, США, с 9 по 11 мая этого года. Будучи ведущей конференцией по искусственному интеллекту и науке о данных, ODSC East собрал спикеров и докладчиков, чтобы обсудить самые последние разработки в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. В этом блоге я расскажу о трех основных моментах конференции. В течение трех дней более 5000 участников и 250 спикеров объединились в серии докладов, семинаров и..

Несмотря на то, что этика ИИ широко обсуждается в промышленности и академических кругах, ее влияние на реальный мир ограничено. Феминизм может быть недостающим звеном между теорией и практикой. Руководств и обязательств по этике искусственного интеллекта или машинного обучения предостаточно, вы можете найти множество из них в промышленности и академических кругах, но исследования показывают, что они в значительной степени амбициозны и абстрактны. Существует большой разрыв между..

В этой статье обсуждается важность ответственного ИИ и меняющаяся нормативно-правовая база, регулирующая ИИ в США. Он также предоставляет набор дополнительных указаний для организаций по продвижению ответственного ИИ, включая участие общественности, оценку перемещений, междисциплинарное сотрудничество, ориентацию на человека, постоянное этическое совершенствование, культурное представительство, воздействие на окружающую среду и полезный ИИ. В статье подчеркивается необходимость того,..

На прошлой неделе я посмотрел документальный фильм на Netflix под названием Coded Bias. Если вы еще не видели, очень рекомендую. Это отличный обзор социальных последствий наборов данных, созданных, смоделированных и протестированных недиверсифицированными группами людей. Документальный фильм проливает свет на тот факт, что моральные суждения являются выражением предпочтений или личных мнений и, следовательно, влияют на решение человека о том, «что есть, а что должно быть», в результате..

Это был бы отличный вопрос для интервью Я просматривал Твиттер, и не относящийся к теме пост о keras-tuner заставил меня задуматься, должны ли мы использовать настройку гиперпараметров для справедливости ML? И почему моя немедленная реакция была такой негативной? Я не собираюсь решать этот вопрос здесь, но думаю, что аргументы могут быть приведены в пользу любой из сторон, что делает его подходящим для вопроса на собеседовании по машинному обучению. Да, потому что люди сделали это...