ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ, ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਕੋਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 20 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਏਆਈ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਨੇ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਇਹ ਹੈ-
- ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਅਮਰੀਕੀ ਮਰਦਾਂ 'ਤੇ ਵੌਇਸ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਰ 92% ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਗੋਰੇ ਅਮਰੀਕੀ ਔਰਤਾਂ ਅਤੇ ਮਿਸ਼ਰਤ ਅਮਰੀਕੀ ਔਰਤਾਂ ਲਈ 79% ਅਤੇ 69% ਤੱਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਆਸ ਏਆਈ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।
- ਪੱਖਪਾਤ AI ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅਮੇਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਭਰਤੀ ਦੌਰਾਨ ਪੁਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਿੰਗ, ਰੰਗ ਅਤੇ ਧਰਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੱਖਪਾਤ ਤਿੰਨ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਹਨ ਡੇਟਾ, ਲੋਕ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ।
- ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ AI ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੰਗਠਨ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ- ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
