એઆઈ બાયસ શું છે?

AI દરેક જગ્યાએ છે - શાંતિથી સૉર્ટિંગ, સ્કોરિંગ અને સૂચન. તે ઉપયોગી છે... જ્યાં સુધી તે કેટલાક જૂથોને આગળ ધકેલે છે અને અન્યને પાછળ છોડી દે છે. જો તમે વિચાર્યું હોય કે AI પૂર્વગ્રહ શું છે , તે પોલિશ્ડ મોડેલોમાં પણ શા માટે દેખાય છે, અને પ્રદર્શનને ઘટાડ્યા વિના તેને કેવી રીતે ઘટાડવું, તો આ માર્ગદર્શિકા તમારા માટે છે.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 GPT નો અર્થ શું છે?
GPT નામ અને મૂળનું સરળ અંગ્રેજીમાં વિશ્લેષણ.

🔗 આગાહીત્મક AI શું છે?
ઐતિહાસિક અને જીવંત ડેટામાંથી આગાહીત્મક મોડેલો પરિણામોની આગાહી કેવી રીતે કરે છે.

🔗 ઓપન-સોર્સ AI શું છે?
વ્યાખ્યા, મુખ્ય ફાયદા, પડકારો, લાઇસન્સ અને પ્રોજેક્ટ ઉદાહરણો.

🔗 તમારા વ્યવસાયમાં AI નો સમાવેશ કેવી રીતે કરવો
સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ રોડમેપ, ટૂલ્સ, વર્કફ્લો અને ચેન્જ મેનેજમેન્ટની આવશ્યકતાઓ.

ઝડપી વ્યાખ્યા: AI બાયસ શું છે?

AI પૂર્વગ્રહ એ છે જ્યારે AI સિસ્ટમના આઉટપુટ વ્યવસ્થિત રીતે ચોક્કસ લોકો અથવા જૂથોની તરફેણ કરે છે અથવા નુકસાન પહોંચાડે છે. તે ઘણીવાર અસંતુલિત ડેટા, સાંકડી માપન પસંદગીઓ અથવા વ્યાપક સંદર્ભમાંથી ઉદ્ભવે છે જેમાં સિસ્ટમ બનાવવામાં અને ઉપયોગમાં લેવાય છે. પૂર્વગ્રહ હંમેશા દૂષિત હોતો નથી, પરંતુ જો તેને તપાસવામાં ન આવે તો તે ઝડપથી નુકસાન પહોંચાડી શકે છે. [1]

એક મદદરૂપ ભેદ: પક્ષપાત એ નિર્ણય લેવામાં વિકૃતિ છે, જ્યારે ભેદભાવ એ હાનિકારક અસર છે જે વિકૃતિ વિશ્વમાં પેદા કરી શકે છે. તમે હંમેશા બધા પૂર્વગ્રહને દૂર કરી શકતા નથી, પરંતુ તમારે તેનું સંચાલન કરવું જોઈએ જેથી તે અન્યાયી પરિણામો ન લાવે. [2]

પૂર્વગ્રહને સમજવાથી તમે ખરેખર કેમ સારા થાઓ છો 💡

વિચિત્ર વાત છે ને? પણ AI પૂર્વગ્રહ શું છે તે તમને:

• ડિઝાઇનમાં વધુ સારું - તમને નાજુક ધારણાઓ વહેલા સમજાશે.

• શાસનમાં વધુ સારું - તમે હાથથી હલાવવાને બદલે ટ્રેડ-ઓફનું દસ્તાવેજીકરણ કરશો.

• નેતાઓ, નિયમનકારો અને અસરગ્રસ્ત લોકો સાથે વાતચીત કરવામાં વધુ સારું

ઉપરાંત, ન્યાયીપણાના માપદંડો અને નીતિની ભાષા શીખવાથી પાછળથી સમય બચે છે. પ્રામાણિકપણે, તે રોડ ટ્રીપ પહેલાં નકશો ખરીદવા જેવું છે - અપૂર્ણ, છતાં વાઇબ્સ કરતાં ઘણું સારું. [2]

AI પૂર્વગ્રહના પ્રકારો જે તમે ખરેખર જંગલીમાં જોશો 🧭

AI જીવનચક્ર દરમ્યાન પૂર્વગ્રહ દેખાય છે. ટીમોમાં સામાન્ય પેટર્ન હોય છે:

• ડેટા સેમ્પલિંગ બાયસ - કેટલાક જૂથોનું પ્રતિનિધિત્વ ઓછું છે અથવા ખૂટે છે.

• લેબલ પૂર્વગ્રહ - ઐતિહાસિક લેબલો પૂર્વગ્રહ અથવા ઘોંઘાટીયા માનવીય ચુકાદાઓને એન્કોડ કરે છે.

• માપન પૂર્વગ્રહ - પ્રોક્સીઓ જે તમે ખરેખર જે મૂલ્યવાન છો તે મેળવતા નથી.

• મૂલ્યાંકન પૂર્વગ્રહ - પરીક્ષણ સેટમાં ચોક્કસ વસ્તી અથવા સંદર્ભો ચૂકી જાય છે.

• ડિપ્લોયમેન્ટ બાયસ - ખોટી સેટિંગમાં વપરાયેલ એક સારું લેબ મોડેલ.

• પ્રણાલીગત અને માનવીય પૂર્વગ્રહ - વ્યાપક સામાજિક પેટર્ન અને ટીમ પસંદગીઓ ટેકનોલોજીમાં પ્રવેશ કરે છે.

માનક સંસ્થાઓમાંથી એક ઉપયોગી માનસિક મોડેલ માનવ, તકનીકી અને પ્રણાલીગત શ્રેણીઓમાં પક્ષપાતને જૂથબદ્ધ કરે છે અને સામાજિક-તકનીકી વ્યવસ્થાપનની ભલામણ કરે છે. [1]

જ્યાં પૂર્વગ્રહ પાઇપલાઇનમાં છુપાઈ જાય છે 🔍

1. સમસ્યાનું નિરાકરણ - લક્ષ્યને ખૂબ જ સંકુચિત રીતે વ્યાખ્યાયિત કરો અને તમે એવા લોકોને બાકાત રાખો છો જે ઉત્પાદને સેવા આપવી જોઈએ.

2. ડેટા સોર્સિંગ - ઐતિહાસિક ડેટા ઘણીવાર ભૂતકાળની અસમાનતાઓને એન્કોડ કરે છે.

3. સુવિધા પસંદગીઓ - સંવેદનશીલ વિશેષતાઓ માટેના પ્રોક્સીઓ સંવેદનશીલ વિશેષતાઓને ફરીથી બનાવી શકે છે.

4. તાલીમ - ઉદ્દેશ્યો સમાનતા માટે નહીં, પરંતુ સરેરાશ ચોકસાઈ માટે શ્રેષ્ઠ બનાવે છે.

5. પરીક્ષણ - જો તમારો હોલ્ડઆઉટ સેટ ત્રાંસી હોય, તો તમારા મેટ્રિક્સ પણ ત્રાંસી હોય છે.

6. દેખરેખ - વપરાશકર્તાઓ અથવા સંદર્ભમાં ફેરફાર સમસ્યાઓ ફરીથી રજૂ કરી શકે છે.

નિયમનકારો ફક્ત મોડેલ-ફિટ સમયે જ નહીં, પરંતુ આ જીવનચક્રમાં ન્યાયીતાના જોખમોનું દસ્તાવેજીકરણ કરવા પર ભાર મૂકે છે. તે એક સર્વ-હાથની કવાયત છે. [2]

વર્તુળોમાં ગયા વિના આપણે ન્યાય કેવી રીતે માપી શકીએ? 📏

બધાને નિયંત્રિત કરવા માટે એક માપદંડ નથી. તમારા ઉપયોગના કેસ અને તમે કયા નુકસાનને ટાળવા માંગો છો તેના આધારે પસંદ કરો.

• વસ્તી વિષયક સમાનતા - પસંદગી દર જૂથોમાં સમાન હોવા જોઈએ. ફાળવણી પ્રશ્નો માટે સારું છે, પરંતુ ચોકસાઈના લક્ષ્યો સાથે વિરોધાભાસી હોઈ શકે છે. [3]

• સમાન મતભેદ - ખોટા ધન અને સાચા ધન જેવા ભૂલ દર સમાન હોવા જોઈએ. જ્યારે ભૂલોનો ખર્ચ જૂથ પ્રમાણે અલગ હોય ત્યારે ઉપયોગી. [3]

• માપાંકન - સમાન સ્કોર માટે, પરિણામો જૂથોમાં સમાન રીતે સંભવિત હોવા જોઈએ. જ્યારે સ્કોર્સ માનવ નિર્ણયોને ચલાવે છે ત્યારે મદદરૂપ થાય છે. [3]

ટૂલકિટ્સ ગેપ્સ, પ્લોટ અને ડેશબોર્ડ્સની ગણતરી કરીને આને વ્યવહારુ બનાવે છે જેથી તમે અનુમાન લગાવવાનું બંધ કરી શકો. [3]

પૂર્વગ્રહ ઘટાડવાની વ્યવહારુ રીતો જે ખરેખર કામ કરે છે 🛠️

એક જ વારમાં અસરકારક ઉપાયો કરવાને બદલે સ્તરીય રાહતો વિશે વિચારો

• ડેટા ઓડિટ અને સંવર્ધન - કવરેજ ગેપ ઓળખો, જ્યાં કાયદેસર હોય ત્યાં સુરક્ષિત ડેટા એકત્રિત કરો, દસ્તાવેજ નમૂના લો.

• રીવેઇટિંગ અને રીસેમ્પલિંગ - સ્ક્યુ ઘટાડવા માટે તાલીમ વિતરણને સમાયોજિત કરો.

• પ્રક્રિયામાં અવરોધો - ઉદ્દેશ્યમાં ન્યાયીતાના લક્ષ્યો ઉમેરો જેથી મોડેલ સીધા જ ટ્રેડ-ઓફ શીખી શકે.

• વિરોધી ડિબાયઝિંગ - મોડેલને એવી રીતે તાલીમ આપો કે સંવેદનશીલ લક્ષણો આંતરિક રજૂઆતોથી અનુમાનિત ન હોય.

• પ્રક્રિયા પછી - જ્યારે યોગ્ય અને કાયદેસર હોય ત્યારે જૂથ દીઠ નિર્ણય થ્રેશોલ્ડનું માપાંકન કરો.

• હ્યુમન-ઇન-ધ-લૂપ ચેક્સ - સમજાવી શકાય તેવા સારાંશ અને એસ્કેલેશન પાથ સાથે મોડેલ્સ જોડો.

AIF360 અને Fairlearn જેવી ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરીઓ મેટ્રિક્સ અને શમન અલ્ગોરિધમ્સ બંને પ્રદાન કરે છે. તે જાદુ નથી, પરંતુ તે તમને એક વ્યવસ્થિત પ્રારંભિક બિંદુ આપશે. [5][3]

પૂર્વગ્રહ મહત્વપૂર્ણ છે તેનો વાસ્તવિક પુરાવો 📸💳🏥

• ચહેરા વિશ્લેષણ - વ્યાપકપણે ટાંકવામાં આવેલા સંશોધનમાં વ્યાપારી પ્રણાલીઓમાં લિંગ અને ત્વચા-પ્રકાર જૂથોમાં મોટી ચોકસાઈ અસમાનતાઓનું દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં આવ્યું છે, જે ક્ષેત્રને વધુ સારી મૂલ્યાંકન પદ્ધતિઓ તરફ આગળ ધપાવે છે. [4]

• ઉચ્ચ દાવ પર લેવામાં આવેલા નિર્ણયો (ક્રેડિટ, ભરતી, રહેઠાણ) - ઉદ્દેશ્ય વિના પણ, પક્ષપાતી પરિણામો ન્યાયીપણા અને ભેદભાવ વિરોધી ફરજો સાથે વિરોધાભાસી હોઈ શકે છે. અનુવાદ: તમે ફક્ત કોડ માટે નહીં, પરંતુ અસરો માટે જવાબદાર છો. [2]

વ્યવહારમાંથી એક ટૂંકી વાર્તા: એક અનામી ભરતી-સ્ક્રીન ઓડિટમાં, એક ટીમે ટેકનિકલ ભૂમિકાઓમાં મહિલાઓ માટે રિકોલ ગેપ શોધી કાઢ્યા. સરળ પગલાં - વધુ સારા સ્તરીકૃત વિભાજન, સુવિધા સમીક્ષા અને પ્રતિ-જૂથ થ્રેશોલ્ડિંગ - એ નાના ચોકસાઈ ટ્રેડ-ઓફ સાથે મોટાભાગનો ગેપ બંધ કર્યો. ચાવી એક યુક્તિ નહોતી; તે પુનરાવર્તિત માપન-ઘટાડો-મોનિટર લૂપ હતી.

નીતિ, કાયદો અને શાસન: "સારું" કેવું દેખાય છે 🧾

તમારે વકીલ બનવાની જરૂર નથી, પરંતુ તમારે ન્યાયીતા અને સમજૂતી માટે ડિઝાઇન કરવાની જરૂર છે:

• ન્યાયીતાના સિદ્ધાંતો - માનવ-કેન્દ્રિત મૂલ્યો, પારદર્શિતા અને જીવનચક્ર દરમ્યાન ભેદભાવ ન રાખવો. [1]

• ડેટા સુરક્ષા અને સમાનતા - જ્યાં વ્યક્તિગત ડેટા સામેલ હોય, ત્યાં ન્યાયીતા, હેતુ મર્યાદા અને વ્યક્તિગત અધિકારોની આસપાસ ફરજોની અપેક્ષા રાખો; ક્ષેત્રના નિયમો પણ લાગુ થઈ શકે છે. તમારી જવાબદારીઓનો સમયસર નકશો બનાવો. [2]

• જોખમ વ્યવસ્થાપન - વ્યાપક AI જોખમ કાર્યક્રમોના ભાગ રૂપે પૂર્વગ્રહને ઓળખવા, માપવા અને તેનું નિરીક્ષણ કરવા માટે માળખાગત માળખાનો ઉપયોગ કરો. તેને લખો. તેની સમીક્ષા કરો. પુનરાવર્તન કરો. [1]

નાની વાતને બાજુ પર રાખો: કાગળકામ એ ફક્ત નોકરશાહી નથી; જો કોઈ પૂછે તો તમે ખરેખર કામ કર્યું છે તે સાબિત કરવાની

સરખામણી કોષ્ટક: AI પૂર્વગ્રહને કાબૂમાં રાખવા માટેના સાધનો અને માળખા 🧰📊

આ દરેક તમને માળખું, મેટ્રિક્સ અને વહેંચાયેલ શબ્દભંડોળ આપીને તમારા સંદર્ભમાં AI પૂર્વગ્રહ શું છે તેનો

ટૂંકો, થોડો અભિપ્રાય ધરાવતો કાર્યપ્રવાહ 🧪

1. તમે જે નુકસાન ટાળવા માંગો છો તે જણાવો - ફાળવણી નુકસાન, ભૂલ-દર અસમાનતા, ગૌરવ નુકસાન, વગેરે.

2. તે નુકસાન સાથે સંરેખિત મેટ્રિક પસંદ કરો - દા.ત., જો ભૂલ સમાનતા મહત્વપૂર્ણ હોય તો સમાન મતભેદ. [3]

3. આજના ડેટા અને મોડેલ સાથે બેઝલાઇન ચલાવો

4. પહેલા ઓછા ઘર્ષણવાળા સુધારાઓ અજમાવી જુઓ - વધુ સારા ડેટા સ્પ્લિટ, થ્રેશોલ્ડિંગ અથવા રીવેઇટિંગ.

5. જો જરૂરી હોય તો પ્રક્રિયામાં અવરોધો સુધી વધારો

6. વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા હોલ્ડઆઉટ સેટ્સનું પુનઃમૂલ્યાંકન કરો

7. ઉત્પાદનમાં દેખરેખ રાખો - વિતરણમાં ફેરફાર થાય છે; ડેશબોર્ડ્સ પર પણ ફેરફાર થવા જોઈએ.

8. દસ્તાવેજમાં વિનિમય - વાજબીતા સંદર્ભિત છે, તેથી સમજાવો કે તમે પેરિટી Y કરતાં પેરિટી X કેમ પસંદ કર્યું. [1][2]

નિયમનકારો અને માનક સંસ્થાઓ કોઈ કારણસર જીવનચક્રના વિચાર પર ભાર મૂકતા રહે છે. તે કામ કરે છે. [1]

હિસ્સેદારો માટે વાતચીત ટિપ્સ 🗣️

• ફક્ત ગણિત-માત્ર સમજૂતીઓ ટાળો - પહેલા સરળ ચાર્ટ અને નક્કર ઉદાહરણો બતાવો.

• સરળ ભાષાનો ઉપયોગ કરો - મોડેલ શું અન્યાયી રીતે કરી શકે છે અને કોને અસર થઈ શકે છે તે જણાવો.

• સપાટી પરના વેપાર - ન્યાયીપણાના અવરોધો ચોકસાઈને બદલી શકે છે; જો તે નુકસાન ઘટાડે છે તો તે કોઈ ભૂલ નથી.

• આકસ્મિક પરિસ્થિતિઓનું આયોજન કરો - જો સમસ્યાઓ દેખાય તો કેવી રીતે થોભાવવી અથવા પાછી ખેંચી લેવી.

• આમંત્રણ ચકાસણી - બાહ્ય સમીક્ષા અથવા રેડ-ટીમિંગ અંધ બિંદુઓ શોધી કાઢે છે. કોઈને તે ગમતું નથી, પરંતુ તે મદદ કરે છે. [1][2]

વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો: ખરેખર AI પૂર્વગ્રહ શું છે? ❓

શું પૂર્વગ્રહ ફક્ત ખરાબ ડેટા નથી?
એટલું જ નહીં. ડેટા મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ મોડેલિંગ પસંદગીઓ, મૂલ્યાંકન ડિઝાઇન, ડિપ્લોયમેન્ટ સંદર્ભ અને ટીમ પ્રોત્સાહનો બધા પરિણામોને પ્રભાવિત કરે છે. [1]

શું હું પૂર્વગ્રહને સંપૂર્ણપણે દૂર કરી શકું?
સામાન્ય રીતે નહીં. તમે મેનેજ જેથી તે અન્યાયી અસરોનું કારણ ન બને - ઘટાડો અને શાસન વિચારો, સંપૂર્ણતા નહીં. [2]

મારે કયા વાજબીતા મેટ્રિકનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ?
નુકસાનના પ્રકાર અને ડોમેન નિયમોના આધારે પસંદગી કરો. ઉદાહરણ તરીકે, જો ખોટા હકારાત્મક પરિણામો જૂથને વધુ નુકસાન પહોંચાડે છે, તો ભૂલ-દર સમાનતા (સમાન મતભેદ) પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો. [3]

શું મને કાનૂની સમીક્ષાની જરૂર છે?
જો તમારી સિસ્ટમ લોકોની તકો અથવા અધિકારોને સ્પર્શે છે, તો હા. ગ્રાહક- અને સમાનતા-લક્ષી નિયમો અલ્ગોરિધમિક નિર્ણયો પર લાગુ થઈ શકે છે, અને તમારે તમારું કાર્ય બતાવવાની જરૂર છે. [2]

અંતિમ ટિપ્પણી: ખૂબ લાંબું, વાંચ્યું નથી 🧾✨

જો કોઈ તમને પૂછે કે AI પૂર્વગ્રહ શું છે , તો અહીં એક સરળ જવાબ છે: તે AI આઉટપુટમાં વ્યવસ્થિત વિકૃતિ છે જે વાસ્તવિક દુનિયામાં અન્યાયી અસરો પેદા કરી શકે છે. તમે તેને સંદર્ભ-યોગ્ય મેટ્રિક્સથી નિદાન કરો છો, સ્તરવાળી તકનીકોથી તેને ઘટાડી શકો છો અને સમગ્ર જીવનચક્રમાં તેનું સંચાલન કરી શકો છો. તે એક પણ ભૂલ નથી જેને દૂર કરવી જોઈએ - તે એક ઉત્પાદન, નીતિ અને લોકોના પ્રશ્ન છે જેને માપન, દસ્તાવેજીકરણ અને નમ્રતાના સતત ડ્રમબીટની જરૂર છે. મને લાગે છે કે તેમાં કોઈ સિલ્વર બુલેટ નથી... પરંતુ યોગ્ય ચેકલિસ્ટ, પ્રામાણિક ટ્રેડ-ઓફ અને વધુ સારી ટેવો છે. અને હા, થોડા ઇમોજી ક્યારેય નુકસાન પહોંચાડતા નથી. 🙂

સંદર્ભ

1. NIST સ્પેશિયલ પબ્લિકેશન ૧૨૭૦ - આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ માં પૂર્વગ્રહ ઓળખવા અને તેનું સંચાલન કરવા માટેના ધોરણ તરફ . લિંક

2. યુકે માહિતી કમિશનર ઓફિસ - ન્યાયીતા, પક્ષપાત અને ભેદભાવ વિશે શું? લિંક

3. ફેરલર્ન દસ્તાવેજીકરણ - સામાન્ય વાજબીતા મેટ્રિક્સ (વસ્તી વિષયક સમાનતા, સમાન મતભેદ, માપાંકન). લિંક

4. બુઓલામવિની, જે., અને ગેબ્રુ, ટી. (2018). જાતિના રંગો: વાણિજ્યિક જાતિ વર્ગીકરણમાં આંતરછેદ ચોકસાઈ અસમાનતાઓ . FAT* / PMLR. લિંક

5. IBM રિસર્ચ - AI ફેરનેસ 360 (AIF360) નો પરિચય . લિંક

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે