ಲಾಭಗಳು:
- ಡೇಟಾವು AI ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
- ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ
- ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
AI ಒಂದು ತಟಸ್ಥ, ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಯಂತ್ರದಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಸತ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವರು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಕೆಲವು ಜನರು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಅಥವಾ ಹೊರಗಿಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅದು ಯಾವ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿರುದ್ಧ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಕೇವಲ "ನೈತಿಕತೆ"ಯ ವಿಷಯವಲ್ಲ; ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯವಹಾರದ ವಿಷಯವಾಗಿದ್ದು, ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗ ಕಾನೂನು, ವಾಣಿಜ್ಯ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ?
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯು ಮಾನವರು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬೃಹತ್ ಗ್ರಂಥಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಈ ಪಠ್ಯಗಳು ಮಾನವ ಸಮಾಜದ ಎಲ್ಲಾ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಜೊತೆಗೆ ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳು, ಅಸಮತೋಲನಗಳು ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಮಾದರಿಯು "ಒಳ್ಳೆಯ" ಮತ್ತು "ಕೆಟ್ಟ" ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಏನಿದೆಯೋ ಅದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಹಿಂದಿನ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವೃತ್ತಿಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಲಿಂಗದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ನರ್ಸ್" ಸ್ತ್ರೀಯೊಂದಿಗೆ, "ಇಂಜಿನಿಯರ್" ಪುರುಷನೊಂದಿಗೆ), ಮಾದರಿಯು ಈ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಾಗ ಅವಳು ಪುರುಷ ಸರ್ವನಾಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಒಲವು ತೋರಬಹುದು, "ಒಬ್ಬ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಕಚೇರಿಗೆ ಕಾಲಿಟ್ಟನು, ಅವನು..." ಮಾದರಿಯು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತವಲ್ಲ; ಇದು ಕೇವಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಕನ್ನಡಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ದೋಷವಲ್ಲ. "ಯಾರೋ ಕೆಟ್ಟ ಕೋಡ್ ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ" ಎಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ; ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಡೇಟಾಗೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿಂದ ಮಾದರಿಗೆ ಒಯ್ಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅಪಾಯಗಳು
ಪ್ರದೇಶ
ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಪಾಯ
ಸಂಭವನೀಯ ಹಾನಿ
ನೇಮಕಾತಿ
ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಿ
ಕಾನೂನು ಪ್ರಕರಣ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ನಷ್ಟ
ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನ
ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪಿಕಲ್ ಅಥವಾ ಬಹಿಷ್ಕಾರದ ಭಾಷೆ
ಖ್ಯಾತಿಯ ನಷ್ಟ, ಗ್ರಾಹಕರ ಹಾರಾಟ
ಕ್ರೆಡಿಟ್/ಅಪಾಯ
ಹಿಂದಿನ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸುವುದು
ತಾರತಮ್ಯ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಒಯ್ಯುವುದು
ಅನ್ಯಾಯದ ಪ್ರಚಾರ/ಬೋನಸ್
ವಿಷಯ/ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪನ್ನು ಅಗೋಚರವಾಗಿಸಿ
ಬ್ರಾಂಡ್ ಹಾನಿ
ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಜಾಹೀರಾತು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಒಂದು ಕಂಪನಿಯು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಉದ್ಯೋಗದ ಪೋಸ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ನಂತರ, ಜಾಹೀರಾತುಗಳು "ಯುವ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ", "ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಗುರಿ" ನಂತಹ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗೆ ಮನವಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು. ತಂಡವು "ಒಳಗೊಂಡ ಭಾಷೆ" ಗಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಪೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಹಂತವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ; ಅರ್ಜಿದಾರರ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಕೆಲವೇ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ಪಕ್ಷಪಾತ. ಒಬ್ಬ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ AI ಅನ್ನು 30 ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿದ್ದರು. ರೀಕ್ಯಾಪ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಂಡದ ಮೇಲೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ; ಆದರೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಸಮತೋಲಿತವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಹಲವಾರು ಬಲವಾದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿಸಿದೆ. ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಹಿಂತಿರುಗಿ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿದರು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಆದೇಶವು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ. ಒಂದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡವು "ಒಳಗೊಂಡಿರುವ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಲ್ಲದ ಲಿಂಗ/ವಯಸ್ಸು/ಗುಂಪು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು" ಪ್ರಚಾರ ಪ್ರತಿಯಲ್ಲಿನ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದೆ. ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸೂತ್ರದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ; ತಂಡವು ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಏಕೆ ಕಷ್ಟ?
ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹದ ಬಗ್ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಪಟ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ನಯವಾದ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮತ್ತು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ; ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳೆಯಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅದರೊಳಗಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೋಡಿ "ಇಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆ; ಪಕ್ಷಪಾತವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ವತಃ ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ನಾನು ತಟಸ್ಥ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾನು ಬಳಸುವ ಸಾಧನವೂ ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಊಹೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ. ಉಪಕರಣದ ತಟಸ್ಥತೆಯು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: ಈ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಫಲಿತಾಂಶ: ಮಾದರಿಯು ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು "ಆದರ್ಶ" ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು.
ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: ಈ ಹುದ್ದೆಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಲಿಂಗ, ವಯಸ್ಸು, ವೈವಾಹಿಕ ಸ್ಥಿತಿ, ಹುಟ್ಟೂರು ಮುಂತಾದ ಉದ್ಯೋಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸದ ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ನಾನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಊಹೆಗಳು" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಿಟ್ಟುಹೋದದ್ದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ಫಲಿತಾಂಶ: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಉದ್ಯೋಗ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಅಪ್ರಸ್ತುತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲಾಗಿದೆ.
ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಭಾಷೆಗಾಗಿ ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಲಿಂಗ, ವಯಸ್ಸು, ಜನಾಂಗೀಯತೆ, ಅಂಗವೈಕಲ್ಯ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ತಟಸ್ಥ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಪಠ್ಯ: [ಇಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸಿ]
ಈ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡಿ: [ಮಾನದಂಡ]. ಈ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ (ಹೆಸರು, ಲಿಂಗ, ವಯಸ್ಸು).
ನೀವು ರಚಿಸಿದ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾಡಿದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಹಾಗಾಗಿ ನಾನು ಗುಪ್ತ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
ಓದುಗರ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳ ಕಣ್ಣುಗಳ ಮೂಲಕ ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವರಲ್ಲಿ ಯಾರನ್ನಾದರೂ ಅಪರಾಧ ಮಾಡುವ / ಅಪರಾಧ ಮಾಡುವ ಯಾವುದೇ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ವಿಷಯ: [ಇಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸಿ]
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- "ತಟಸ್ಥ" AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ. ಔಟ್ಪುಟ್ ತಟಸ್ಥವಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದರೂ, ಅದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು; ಸಕ್ರಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೋಡಿ ಮತ್ತು "ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಅಡಗಿದೆ.
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ AI ಗೆ ಬಿಡುವುದು. ನೇಮಕಾತಿ, ಬಡ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಾಲದಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಅಧಿಕಾರ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನಂತಿಸದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ.
- ಇದರ ಅರ್ಥ "ಯಂತ್ರ ಹೇಳಿತು." ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬಳಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಸಹ ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ.
ನ್ಯಾಯ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಜವಾಬ್ದಾರಿ
ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹದ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡುವುದು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ತಂಡದ ಕೆಲಸವಲ್ಲ. AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿಯು ಆ ಔಟ್ಪುಟ್ ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾನೆ. "ಯಂತ್ರ ನನಗೆ ಹೇಳಿತು" ಒಂದು ಕ್ಷಮಿಸಿ ಅಲ್ಲ; ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯೂ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
- AI ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವು ದುಷ್ಕೃತ್ಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳು.
- ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ; ಇದು ನೇಮಕಾತಿ, ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪಕ್ಷಪಾತವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಇತ್ಯರ್ಥದಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಒಂದೇ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ನೋಡಿದರೆ ದಾರಿ ತಪ್ಪುತ್ತದೆ.
- ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು: ತಿಳಿದಿರಲಿ, ಉದ್ಯೋಗ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ, ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕೇಳಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾನವ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಇರಿಸಿ.
- "ಯಂತ್ರ ನನಗೆ ಹೇಳಿತು" ಒಂದು ಕ್ಷಮಿಸಿ ಅಲ್ಲ; ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಯು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
AI ಗೆ "ಆದರ್ಶ [ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯೋಗ] ಕೆಲಸಗಾರನನ್ನು ವಿವರಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಏನು (ಬಹುಶಃ ಅನಗತ್ಯ) ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನಂತರ ಮೇಲಿನ "ಉದ್ಯೋಗ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾನದಂಡ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಗಾಗಿ ಎರಡು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವೆಂದರೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದು ನಾನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದಾದ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೆಸರಿಸಬಹುದು.
- [ ] ಪಕ್ಷಪಾತವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೋಡುವುದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕೇಳಬಹುದು.
- [ ] ನನಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.