Risco de viés de dados para IA

Imparcialidade Ícone que representa riscos de equidade.
Imparcialidade
Riscos dos dados de treinamento
Amplificado pela IA generativa
Amplificado por dados sintéticos

Descrição

Vieses históricos e sociais podem estar presentes nos dados que são usados para treinar e ajustar os modelos. Os vieses também podem ser herdados de dados semente ou exacerbados por métodos de geração de dados sintéticos.

Por que a tendência dos dados é uma preocupação para os modelos de fundação?

O treinamento de um sistema de IA em dados com viés, como o viés histórico ou social, pode levar a resultados tendenciosos ou distorcidos que podem representar injustamente ou discriminar determinados grupos ou indivíduos.

Imagem de fundo para riscos associados aos dados de treinamento
Exemplo

Preconceito no setor de saúde

De acordo com o artigo de pesquisa sobre o reforço das disparidades na medicina, o uso de dados e aplicativos de IA para transformar a forma como as pessoas recebem assistência médica é tão forte quanto os dados por trás do esforço. Por exemplo, o uso de dados de treinamento com pouca representação de minorias ou que reflitam o que já é um atendimento desigual pode levar ao aumento das desigualdades na saúde.

Tópico principal: Atlas de risco de IA

Nós fornecemos exemplos cobertos pela imprensa para ajudar a explicar muitos dos riscos dos modelos de fundação. Muitos desses eventos cobertos pela imprensa ainda estão evoluindo ou já foram resolvidos, e fazer referência a eles pode ajudar o leitor a entender os possíveis riscos e a trabalhar para mitigá-los. O destaque desses exemplos é apenas para fins ilustrativos.