ਲਾਭ:
- ਇਹ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਡੇਟਾ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਗਲਤੀ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਇਹ ਹਰੇਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਤੇ ਅਪੀਲ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਨਤਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਬਰਾਬਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਨ ਵਿਵਹਾਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ। ਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਸੰਵਿਧਾਨਕ ਫ਼ਰਜ਼ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਲਾਗੂ ਨਿਯਮ ਮਨਮਾਨੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭ੍ਰਿਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਤੀਤ ਦਾ ਵਿਤਕਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਸ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਿਸਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੋਰ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ "ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ" ਦੀ ਆੜ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ (ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਪੱਖਪਾਤ) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਨਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਇਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ (ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਤਰਕ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ, ਆਡਿਟਯੋਗ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾਯੋਗ ਹੋਣ)।
ਪੱਖਪਾਤ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?
ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਕਈ ਸਰੋਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਰੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਹਨ:
- ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ: ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੀ ਅਸਮਾਨਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸੇਵਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ "ਡਿਮਾਂਡ ਡੇਟਾ" ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਲੋੜਾਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸੇਵਾ ਨਾ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਮੰਗ ਘੱਟ ਸੀ।
- ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਪੱਖਪਾਤ: ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਜੀਟਲ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮੂਹ) ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਪੱਖਪਾਤ: ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਮਨਾਹੀ ਵਾਲੇ ਮਾਪਦੰਡ (ਜਾਤੀ, ਧਰਮ) ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰੌਕਸੀ (ਗੁਆਂਢ, ਨਾਮ, ਜ਼ਿਪ ਕੋਡ) ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਉਹੀ ਵਿਤਕਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਪ ਪੱਖਪਾਤ: ਜੋ ਅਸੀਂ ਮਾਪਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। "ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ" ਲੋੜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: "ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ (ਲਿੰਗ, ਨਸਲ) ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਹੁਣ ਇਹ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ" ਕਹਿਣਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ। ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵਿਤਕਰਾ ਜਾਰੀ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਖੋ
ਕੋਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਉਸ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਸ ਦੇ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ। ਮੁੱਢਲੀ ਵਿਧੀ: ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ/ਅਸਵੀਕਾਰ ਦਰ, ਗਲਤੀ ਦਰ, ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ (ਲਿੰਗ, ਉਮਰ, ਖੇਤਰ, ਆਮਦਨ) ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਫਰਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਫਰਕ ਕਿਸੇ ਜਾਇਜ਼ ਕਾਰਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜਾਂ ਇਹ ਵਿਤਕਰਾ ਹੈ? ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ KVKK ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਇੱਕ ਨਵੀਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਰੋਲਆਊਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤੋੜੋ ਅਤੇ ਇੱਕ "ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਰਿਪੋਰਟ" ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, "ਕੀ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਕਮੇਟੀ ਕੋਲ ਲੈ ਜਾਓ।
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਪੀਲ: ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਦਿਲ
ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, "ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ" ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਾਗਰਿਕ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਵਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਹਰੇਕ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਜਾਂ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ, ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਫੈਸਲਾ ਕਿਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੀ, ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸਨ, ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਅਪੀਲ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ: ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ: ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ/ਵਰਜਨ ਅਤੇ ਕਿਸ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 — ਸਰੋਗੇਟ ਵੇਰੀਐਂਟ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਤਰਜੀਹ ਮਾਡਲ ਨੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਪਰ "ਜ਼ਿਪ ਕੋਡ" ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਤਰਜੀਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਇਆ ਗਿਆ - ਜ਼ਿਪ ਕੋਡ, ਆਮਦਨੀ ਅਤੇ ਨਸਲੀ ਘਣਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ। ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਲੋੜ ਸੂਚਕਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਅੰਤਰ। ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਗੈਰ-ਤੁਰਕੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਾਲੇ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਦੀ 41% ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੀ; ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਮੂਹ ਦਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈਂਡਓਵਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਪਾੜਾ ਬੰਦ ਹੋ ਗਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਸਵੀਕਾਰ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਇੱਕ ਅਰਜ਼ੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ; ਨਾਗਰਿਕ "ਕਿਉਂ?" ਪੁੱਛਣ 'ਤੇ ਅਧਿਕਾਰੀ ਮਾਡਲ ਦਾ ਕਾਰਨ ਸਮਝ ਵਿਚ ਨਾ ਆਉਣ ਕਾਰਨ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਿਆ। ਘਟਨਾ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਮਾੜੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ; ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਪੱਖਪਾਤ ਸਕੈਨਿੰਗ ਦਾ ਸਰੋਤ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਮਾਹਰ। ਹੇਠਾਂ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ: (1) ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ, (2) ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪੱਖਪਾਤ (ਅੰਤਰਪ੍ਰਸਤੁਤ ਸਮੂਹ), (3) ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਵਰਜਿਤ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਲਮ), (4) ਮਾਪ ਪੱਖਪਾਤ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਓ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਖਿਆ ਜਾਵੇ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ: [ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਡੇਟਾ]
2) ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਟੈਸਟ ਯੋਜਨਾ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਜਾਂਚ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਸਮੂਹ (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਖੇਤਰ, ਆਮਦਨ) ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦਰ, ਗਲਤੀ ਦਰ, ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਮੈਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਣਾ ਕਰਾਂ ਕਿ ਅੰਤਰ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਤਕਰਾ? KVKK ਚੇਤਾਵਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਫੈਸਲਾ: [ਕੀ ਫੈਸਲਾ]
3) ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਬਿਆਨ (ਨਾਗਰਿਕ ਨੂੰ):
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਗਰਿਕ-ਸਮਝਣਯੋਗ ਡਰਾਫਟ ਵਿਆਖਿਆ ਲਿਖੋ: ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਪੀਲ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ [ਸਮੇਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ]। ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।" ਫੈਸਲਾ: [ਸਾਰਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕਾਰਕ]
4) ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਜਾਂਚ:
AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ, ਕੀ ਅਪੀਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਕੀ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ (ਡਾਟਾ/ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ/ਜਵਾਬਦੇਹ) ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂ ਕਿੱਥੇ ਹੈ। ਗੁੰਮ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕਰੋ। ਸਿਸਟਮ: [ਵਿਅੰਜਨ]
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਕੀ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਹੈ?"
ਮਜਬੂਤ: "ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਮਾਹਰ ਹੈ। ਇਸ ਸਹਾਇਤਾ ਤਰਜੀਹ ਮਾਡਲ ਲਈ, ਪਹਿਲਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ (ਇਤਿਹਾਸਕ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਸਰੋਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ, ਮਾਪ) ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿਓ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਜਾਂਚ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਓ: ਕਿਸ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਟੁੱਟਣਾ, ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਕਿਵੇਂ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਲੜਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ KV ਦੀ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, KV ਦੀ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ। ਸਿਸਟਮ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ, ਅਪੀਲ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਲ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।"
ਅੰਤਰ: ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਆਂ ਦੇ ਮਾਪ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਆਕਾਰ
ਜੋਖਮ
ਕੰਟਰੋਲ
ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ
ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ
ਕਿਸੇ ਸਮੂਹ ਲਈ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸਮੂਹ ਅਧਾਰਤ ਗਲਤੀ ਦਰ
ਸਰੋਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ
ਗੁਪਤ ਵਿਤਕਰਾ
ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਾਪਦੰਡ ਸਬੰਧ
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ
ਨਾਜਾਇਜ਼ ਫੈਸਲਾ
ਸਧਾਰਨ ਵਿਆਖਿਆ ਤਿਆਰ ਕਰੋ
ਇਤਰਾਜ਼
ਜ਼ਬਤ
ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਮਾਰਗ
ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਗਲਤੀ
ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਵਿਤਕਰੇ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਘਿਨਾਉਣਾ ਰੂਪ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੌਜੂਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ)। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਨਿਰੀਖਣ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਨੂੰ "ਖਤਰਨਾਕ" ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਉੱਥੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਓਨੇ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਉਸ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ — ਭਾਵੇਂ ਫਰਕ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਵਧਿਆ ਹੈ, ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਜੋ ਇਸਦੇ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਵਿਗਾੜ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ)। ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਚੱਕਰ ਵਧਦੀ ਗੰਭੀਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਾਂਝੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ: ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸਮੂਹ-ਅਧਾਰਤ ਵੰਡ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਲਾਗੂ ਨਾ ਕਰਨਾ।
ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ - ਸਵੈ-ਵਧਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸ਼ੱਕ। ਇੱਕ ਭਲਾਈ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਖਤਰੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਨੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਕੱਢਿਆ ਅਤੇ "ਅਬਾਦੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਹੀ ਖੋਜ ਦਰ" ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਬਹੁਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਗਾਇਬ ਹੋ ਗਏ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਨੇ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਲਈ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ।
ਸਮੂਹ ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਿਯੰਤਰਣ ਟੈਂਪਲੇਟ:
ਟਾਸਕ: ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਫੈਸਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ (ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ, ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਖੇਪ) ਡੇਟਾ: [ਗਰੁੱਪ | ਕੁੱਲ ਫੈਸਲਾ | ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਦਰ | ਨਿਰੀਖਣ ਤੀਬਰਤਾ]ਆਉਟਪੁੱਟ: 1) ਕੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਦਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ? 2) ਕੀ ਅੰਤਰ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਜਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ/ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? 3) ਕੀ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਦਾ ਕੋਈ ਸੰਕੇਤ ਹੈ? 4) ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ। ਨਿਯਮ: ਕਾਰਣ-ਕਾਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ; ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਇਹ ਦਲੀਲ ਕਿ "ਮਾਡਲ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰੇਕ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ। ਇਹੀ ਨਿਯਮ, ਜਦੋਂ ਤਿੱਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਆਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਬਰਾਬਰੀ ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਿਯਮ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੋਚਣਾ "ਇਹ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ"। ਸਰੋਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਭੇਦਭਾਵ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ.
- ਇਰਾਦੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਨਸਾਫ਼ ਦਿਸਦਾ ਹੈ; ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
- ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ. ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਸਮੂਹ ਲਈ ਚੁੱਪਚਾਪ ਮਾੜਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਗਰੁੱਪ ਅਧਾਰਤ ਗਲਤੀ ਵੇਖੋ।
- ਅਧਿਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਜਨਤਕ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੀ।
- ਇਤਰਾਜ਼ ਦਾ ਕੋਈ ਸਾਧਨ ਮੁਹੱਈਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਹਰੇਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ। ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਕਿਸ ਡੇਟਾ/ਮਾਡਲ/ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, AI ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਚੁੱਪਚਾਪ ਅਤੀਤ ਦੇ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਅੰਤਰ, ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਵੇਰੀਏਬਲ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਮਾਪ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ; ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਾਗਰਿਕ ਨੂੰ "ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ" ਦੁਆਰਾ ਅਧਿਕਾਰ ਤੋਂ ਵਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ: ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ, ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਅਤੇ ਆਡਿਟਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਸੰਸਥਾ ਹੈ ਜੋ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਹੀਂ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੀ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਜਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਚੁਣੋ। ਸੰਭਾਵਿਤ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ "ਪੱਖਪਾਤ ਸਕੈਨ ਦਾ ਸਰੋਤ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਸਰੋਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋਖਮ ਲੱਭੋ। ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ ਕਿ "ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਜਾਂਚ ਯੋਜਨਾ" ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਹੜੇ ਸਮੂਹ ਟੁੱਟਣ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਹੈ। ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ, "ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਾਗਰਿਕ-ਸਾਹਮਣੀ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ (ਇਤਿਹਾਸਕ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਪ੍ਰੌਕਸੀ, ਮਾਪ) ਲਈ ਸਕੈਨ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਮਿਟਾਇਆ; ਮੈਂ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ.
- [ ] ਮੈਂ ਘੱਟ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਗਲਤੀ ਦਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਰਲ, ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਯੋਗ ਤਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਤਰਾਜ਼ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ (ਡਾਟਾ/ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ/ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ) ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।