Corectitudinea în inteligența artificială

Acest modul explorează echitatea în inteligența artificială (IA), concentrându-se pe identificarea și atenuarea prejudecăților în sistemele IA. Acesta acoperă sursele de prejudecăți, metodele de evaluare și îmbunătățire a echității, precum și implicațiile etice ale deciziilor IA asupra diferitelor populații, având ca scop promovarea egalității și prevenirea discriminării în aplicațiile IA.

Constructor de curriculum

Aveți nevoie de ajutor? Faceți clic aici pentru instrucțiuni.

Angwin, Julia, Jeff Larson, Surya Mattu și Lauren Kirchner. “Prejudecăți de mașini.” ProPublica, 23 mai 2016.

https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

Grira, Nizar și M. Crucianu. “Gruparea nesupravegheată și semi-supravegheată: un scurt sondaj”, 2004.

https://www.semanticscholar.org/paper/Unsupervised-and-Semi-supervised-Clustering-%3A-a-%E2%88%97-Grira-Crucianu/acb799150e4cd3a75fe79ca262047612bd8e5194

Olteanu, Alexandra, Carlos Castillo, Fernando Diaz și Emre Kıcıman. “Date sociale: prejudecăți, capcane metodologice și limite etice.” Frontiere în Big Data 2 (11 iulie 2019): 13.

https://doi.org/10.3389/fdata.2019.00013

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nanyun Peng și Aram Galstyan. “Detectarea comunității debiasing: importanța nodurilor slab conectate.” arXiv, 2019.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1903.08136

Fortunato, Santo și Darko Hric. “Detectarea comunității în rețele: un ghid de utilizare.” Rapoarte de fizică 659 (2016): 1–44.

https://doi.org/10.1016/j.physrep.2016.09.002

Zhao, Jieyu, Tianlu Wang, Mark Yatskar, Vicente Ordonez și Kai-Wei Chang. “Bărbaților le place și cumpărăturile: reducerea amplificării prejudecăților de gen folosind constrângeri la nivel de corpus.” arXiv, 2017.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1707.09457

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nripsuta Saxena, Kristina Lerman și Aram Galstyan. “Un sondaj privind prejudecățile și corectitudinea în învățarea automată.” ACM Computing Surveys 54, nr. 6 (13 iulie 2021): 1–35.

https://doi.org/10.1145/3457607