CEO e cofundador da Shaip, Vatsal Ghiya tem 20 anos de experiência em software e serviços de IA para assistência médica e permite o escalonamento sob demanda de processos de negócios com aprendizado de máquina e iniciativas de IA. Este recurso convidado, Vatsal Ghiya, compartilhou informações importantes sobre como eliminar o viés na IA de conversação.
A principal lição do artigo é-
- Conforme revelado pela estática, a taxa de precisão de busca de resultados por meio de pesquisa por voz em homens americanos é de 92%, mas isso cai para 79% e 69% para mulheres americanas brancas e mulheres americanas mistas. Este é um exemplo clássico de Bias AI.
- Alguns exemplos do mundo real do viés de IA incluem Amazon e Facebook, onde os homens foram mais favorecidos durante o recrutamento na Amazon e o Facebook visa o cliente de acordo com seu sexo, cor e religião. Esse viés na IA é causado por três razões: dados, pessoas e tecnologia.
- Para eliminar o viés da IA de qualquer aplicativo e sistema, as organizações podem seguir medidas como certificar as fontes e a qualidade dos dados, monitorar o modelo em tempo real e analisar a diversidade de dados antes de usar a IA em suas operações.
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