Flexxible recognized in the 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for Digital Employee Experience Management (DEX) Tools and the 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for DaaS
X
en
Els sistemes d'IA van ser una vegada matèria de fantasia de ciència-ficció. Ara, són una part central de la presa de decisions corporatives modernes. Amb aquesta integració ve una pregunta urgent: Estem desenvolupant productes d'IA que siguin justos?
Els desenvolupadors sènior estan intentant esbrinar quin propòsit serveixen les mesures d'equitat en el desenvolupament de productes d'IA i com ho faran ajudar-los amb reptes comunsIncloent:
En aquest article, veurem el paper que jugaran les mesures d'equitat en el desenvolupament de productes d'IA. També explorarem com els desenvolupadors poden mitigar possibles biaixos i aconseguir resultats equitatius a mesura que s'acosta una nova era de tecnologies d'IA.
Contingut
FlexxClient ofereix als vostres empleats experiències tecnològiques que permeten la continuïtat del negoci de manera segura i ofereixen resultats mesurables al vostre negoci. Fes clic aquí per reservar una demostració.
L'equitat de la IA actua com una brúixola moral en un món de tecnologia en ràpid desenvolupament.
El seu propòsit és guiar-nos cap a Algoritmes imparcials que condueixen a resultats justos, independentment de l'origen de les persones subjectes a ells.
Si sou un desenvolupador sènior, sabreu que l'equitat en la IA no és un simple interruptor d'encesa/apagada, sinó un enfocament de diverses capes que amplia el seu abast a sectors crítics com les finances, la contractació i la salut.
Per fer-ho bé, haureu de tenir en compte Diverses mètriques i marcs d'equitat en lloc d'evitar biaixos evidents. Hi ha diverses maneres efectives de mesurar l'"equitat", i cadascuna té punts forts i febles.
Paritat demogràfica
Aquesta mètrica busca assegurar-se que diferents grups demogràfics rebre resultats positius a taxes similars.
Per exemple, en un sistema d'aprovació de préstecs, la paritat demogràfica significaria que la taxa d'aprovació és aproximadament la mateixa per a tots els grups racials o ètnics.
Probabilitats igualades
Les probabilitats igualades s'utilitzen per mantenir les taxes de falsos positius i falsos negatius iguals en diferents grups demogràfics.
En un sistema de diagnòstic mèdic, les probabilitats igualades significarien que el sistema té les mateixes possibilitats de diagnosticar correctament els individus de diferents grups.
Igualtat predictiva
Aquesta mètrica té com a objectiu mantenir iguals les taxes de falsos positius de les prediccions d'un model en diferents grups demogràfics.
Prenguem l'exemple d'una eina d'avaluació de riscos: la igualtat predictiva aquí significaria que l'eina té la mateixa probabilitat de marcar falsament persones de diferents grups com a d'alt risc.
Equitat individual
Aquest principi funciona amb la teoria que persones similars haurien de rebre resultats similars, independentment de la seva afiliació grupal.
Definir una mètrica de similitud és clau aquí i assegura que el sistema d'IA tracti persones similars de manera coherent.
Nota: és possible que trobeu diverses mètriques superposades dins de l'equitat de la IA. Per exemple, l'equitat individual significa tractar individus similars de manera similar, independentment de l'afiliació al grup, mentre que la paritat demogràfica se centra en resultats iguals entre grups. És possible que necessiteu tots dos, o un sobre l'altre, segons el vostre cas d'ús.
No pots arreglar el que no pots entendre. Aquí és on entra la interpretabilitat: hem de saber per què un model d'IA fa certes prediccions.
Les tècniques XAI ens ajuden comprendre el procés de presa de decisions d'IA del model, que ens permet identificar i corregir biaixos. Això és ideal per generar confiança, especialment en aplicacions sensibles.
Una talla no s'adapta a tots en molts àmbits de la vida i el mateix passa amb els grups demogràfics.
Els grups d'usuaris diversos necessiten diferents llindars de presa de decisions. En salut, per exemple, un llindar d'avaluació de riscos que funcioni per a un grup pot no ser adequat per a un altre.
L'ús de diferents llindars ens permet tenir en compte aquestes variacions i és vital per aconseguir resultats justos, però això comporta diversos reptes, com ara el compliment i el biaix de dades.
Els sistemes d'IA, malgrat tota la seva sofisticació, no són immunes als biaixos, cosa que causa grans problemes.
El biaix descontrolat condueix a pràctiques discriminatòries, erosiona la confiança dels usuaris i causa danys a la reputació. Poden introduir-se sense un control constant, i entendre'ls és el primer pas per solucionar-los amb les mesures d'equitat adequades.
Això passa quan les dades d'entrenament no reflecteixen la diversitat del món real.
Penseu en això com ensenyar a un nen només una perspectiva: naturalment tindran una visió esbiaixada. Hem d'utilitzar conjunts de dades diversos i representatius per evitar-ho.
Aquest biaix apareix quan els usuaris interactuen amb el sistema, sovint a través de bucles de retroalimentació o comportament de l'usuari. El monitoratge continu i l'aprenentatge automàtic conscient de l'equitat poden ajudar a mantenir les coses sota control aquí.
Aquí és on les opcions de disseny en el propi algoritme afavoreixen involuntàriament certs grups. Els ajustos de preprocessament o en processament poden ajudar aquí a assegurar-se que l'algoritme és just.
D'on provenen aquests biaixos? Sovint provenen de diferents etapes de desenvolupament, i conèixer la font és clau per abordar-los.
Aquí és quan els biaixos de dades passades s'incorporen a la IA. Per exemple, si les dades de contractació anteriors van afavorir determinats grups, una IA entrenada amb aquestes dades perpetuarà aquests biaixos. Les mesures d'equitat en el desenvolupament de la IA són fonamentals per corregir-les.
Això és quan els biaixos socials més amplis es filtren a la IA, similar a un virus que infecta tot el sistema. La implementació de restriccions d'equitat pot ajudar a detectar aquests biaixos des del principi.
Les eleccions fetes durant el desenvolupament, com ara quines característiques utilitzar o com pesar-les, poden introduir biaixos involuntàriament. El disseny ètic de productes d'IA posa èmfasi en la mitigació proactiva del biaix per evitar-ho.
Un sistema d'IA realment inclusiu requereix crear salvaguardes i tenir en compte l'impacte en tots els grups demogràfics, cosa que és fonamental en aquests dies formatius de la governança de la IA.
"La regulació de la IA encara està sorgint, per la qual cosa la documentació detallada de les mesures adoptades per mitigar la discriminació és vital. Les iteracions i comprovacions d'entrenament continu per evitar la degradació del rendiment amb el temps també són essencials", diu un desenvolupador sènior d'IA de Flexxible.
Però, com apliquem pràcticament mesures d'equitat en aquest desenvolupament ètic de productes d'IA?
La conclusió és que és un compromís de cicle de vida, no una solució única. Imagineu-ho com construir una casa sobre una base sòlida: L'equitat s'ha d'integrar des de zero.
Aquest procés comença amb Recollida i preprocessament de dades: Definir els objectius d'equitat rellevants per al teu projecte és clau: això podria ser minimitzar el biaix de gènere en la contractació o garantir un accés equitatiu als recursos sanitaris basats en factors socioeconòmics.
Per a aquests, hem de examinar els nostres conjunts de dades d'entrenament per a la representació, buscar i mitigar els biaixos. Igual que desherbar un jardí abans de plantar, això elimina el potencial de resultats esbiaixats.
Els investigadors estan desenvolupant activament tècniques per abordar el biaix de dades. Recent treball d'investigadors del MIT ha produït un nou mètode que identifica i elimina punts específics d'un conjunt de dades d'entrenament que més contribueixen a les fallades d'un model en subgrups minoritaris.
A continuació, durant l'entrenament i la validació del model, Implementar restriccions d'equitat directament dins dels algorismes. Mètriques com el patró demogràfic, la igualtat d'oportunitats i l'impacte dispar ajuden a l'equip a provar el model per assegurar-se que tracta tothom de manera equitativa.
Després del desplegament, Monitorització contínua és clau. Aquí, podem avaluar els resultats del model i sol·licitar activament comentaris dels usuaris, actuant com a observadors vigilants, preparats per abordar qualsevol biaix emergent.
Al llarg d'aquest procés, Auditories periòdiques utilitzant mètriques d'equitat i directrius ètiques no són negociables. Aquestes auditories són els nostres controls de seguretat: sense elles, correm el risc d'incomplir les normes de privacitat i transparència de les dades.
Pel que fa a la part tècnica, podríem emprar tècniques com Deteriorament o reponderació contradictòria per refinar els nostres algorismes. La IA explicable (XAI) ens ajuda a entendre el "per què" darrere de les decisions del model perquè puguem fer ajustos específics.
L'impacte de la intel·ligència artificial s'estén a gairebé tots els sectors del món real que es puguin imaginar, i requereix versatilitat per part dels desenvolupadors quan es tracta de mesures d'equitat.
Aquí hi ha algunes implicacions clau que probablement trobarem.
Quan els resultats poden significar literalment la diferència entre la vida o la mort, l'equitat es torna urgent.
En el sector de la salut, la IA s'utilitza per a tasques crítiques com el diagnòstic i el tractament de malalties. Els algorismes d'IA han de ser entrenat en diversos conjunts de dades evitar biaixos que podrien conduir a disparitats en els resultats dels pacients i fins i tot a diagnòstics erronis entre els grups demogràfics.
Les mesures d'equitat són ara un imperatiu empresarial en els serveis financers, que tenen la major proporció d'organitzacions amb mesures d'IA totalment operacionalitzades amb un 35%, segons Statista.
Aquests inclouen Aprovacions de préstecs basades en IA que es proven rigorosament per eliminar els biaixos que podrien negar injustament el crèdit a determinats grups demogràfics.
Fer-ho en el sector financer ajuda les empreses a generar confiança amb una clientela diversa i mantenir el compliment normatiu: tots dos són crucials per a l'estabilitat i l'èxit a llarg termini.
Els models d'IA generativa, com els que s'utilitzen per crear text i imatges com Gemini i ChatGPT, presenten reptes únics d'equitat.
Aquests models sovint perpetuen i fins i tot amplifiquen els biaixos existents en les dades d'entrenament, cosa que provoca resultats discriminatoris o ofensius.
Els desenvolupadors han d'afrontar aquests reptes, que requereixen curació acurada de les dades i tècniques d'entrenament que mitiguen el biaix en models generatius, com ara el preprocessament i els ajustos algorítmics.
L'equitat de la IA és essencial per als CIO que intenten esbrinar Com gestionar un equip tècnic repartits per diverses ubicacions.
Sense ell, no poden proporcionar igualtat d'accés als recursos i oportunitats per als diferents grups que utilitzen el producte.
El disseny d'eines basades en IA per a l'assignació de tasques, l'avaluació del rendiment i la comunicació hauria d'evitar biaixos que podrien perjudicar els empleats remots.
"És important que els criteris d'avaluació estiguin estandarditzats i s'apliquin per igual a tots els membres de l'equip, tant si treballen a distància com a l'oficina", diu un desenvolupador sènior de Flexxible. "Per garantir la igualtat d'oportunitats per a tot el personal, els CIOS han d'analitzar les mètriques de rendiment desglossades per diferents ubicacions i temps de resposta dins de cadascuna".
Plataformes de gestió del rendiment estan jugant un paper clau en la satisfacció d'aquestes necessitats. Aquestes eines Utilitzeu l'anàlisi avançada per identificar possibles biaixos en les dades de rendiment i permetre que els CIO abordin fàcilment les disparitats.
Aquestes plataformes també faciliten l'avaluació objectiva proporcionant visibilitat de l'activitat i la producció dels empleats. Això està recolzat per funcions de comunicació integrades que també admeten comentaris equitatius i intercanvi d'informació.
5. Solucions tecnològiques
Productes que ofereixen Gestió centralitzada, visibilitat dels punts finals i suport automatitzat són eines inestimables per a l'equitat en els sistemes d'IA.
Aquestes solucions estan creixent en popularitat perquè milloren l'eficiència dels dispositius i proporcionen suport informàtic expert, una benedicció per al 80% dels treballadors remots que perden temps a causa de dificultats tècniques, segons un estudi recent de l'empresa tecnològica Laboratoris de mussol.
Un cop integrat en les operacions diàries, els desenvolupadors poden utilitzar les eines per estandarditzar el Experiència digital en el lloc de treball a tota una organització i proporcionar als gestors capacitats de visibilitat robustes que els permetin abordar els biaixos en els processos basats en IA.
La intel·ligència artificial continua donant forma al món del treball a distància. La recerca de pràctiques responsables d'IA requereix noves solucions que promoure l'equitat en entorns remots.
Flexxible ofereix un conjunt d'eines dissenyades per afrontar aquests reptes i gestionar el Experiència digital dels empleats de manera justa i eficaç, incloent:
FlexxClient: La nostra plataforma d'automatització eleva l'experiència digital dels empleats amb l'automatització del suport informàtic i la visibilitat completa per a totes les parts interessades. Els CIO poden monitoritzar l'ús i el rendiment de les eines d'IA en diferents grups d'usuaris, permetent-los identificar i corregir biaixos en els processos basats en IA.
FlexxDesktop:Nostre Solució d'escriptori com a servei proporciona escriptoris virtuals flexibles, automatitzats i autoreparables. Els usuaris tenen accés equitatiu als recursos informàtics a través d'escriptoris virtuals, independentment de la ubicació o el dispositiu de l'usuari.
FlexxSecurity: Nostre Plataforma de seguretat de punts finals unifica la gestió i el seguiment automatitzats de TI. Tots els usuaris i dispositius tenen la mateixa protecció amb seguretat centralitzada i gestió de pedaços.
La capacitat de Flexxible per adaptar les seves solucions per satisfer les diverses necessitats dels usuaris la converteix en una opció de confiança per a les organitzacions que busquen preparar la seva infraestructura de TI per al futur – amb l'equitat al capdavant.
Descobreix com les solucions d'IA de Flexxible garanteixen l'equitat i maximitzen la productivitat de la teva plantilla. Reserva una demo avui per saber-ne més.
* Gartner®, Magic Quadrant™ for Digital Employee Experience Management Tools, Dan Wilson, Tom Cipolla, Stuart Downes, Autumn Stanish, Lina Al Dana, 26 Agost 2024 **Gartner®, Magic Quadrant™ for Desktop as a Service, Stuart Downes, Eri Hariu, Mark Margevicius, Craig Fisler, Sunil Kumar, 16 de Setembre de 2024
GARTNER® és una marca comercial registrada i una marca de servei de Gartner, Inc. i/o les seves filials als EUA i a escala internacional, i MAGIC QUADRANT™ és una marca comercial registrada de Gartner, Inc. i/o les seves filials i s'utilitzen aquí amb permís. Tots els drets reservats. Gartner® no recolza a cap proveïdor, producte o servei descrit en les seves publicacions de recerca, i no aconsella als usuaris de tecnologia que seleccionin només als proveïdors amb les qualificacions més altes o una altra designació. Les publicacions de recerca de Gartner® consisteixen en les opinions de l'organització de recerca de Gartner i no han d'interpretar-se com a declaracions de fets. Gartner® renuncia a totes les garanties, expresses o implícites, respecte a aquesta recerca, incloses les garanties de comerciabilitat o idoneïtat per a un propòsit en particular.
Carrer de Vallhonrat, 45, 08221
Terrassa, Barcelona, Spain
6750 N. Andrews Avenue, #200, Office 2013, Ft. Lauderdale, FL 33309, USA
+1 919-806-45806th Floor, 2 Kingdom Street, London, W2 6BD, UK
+44 (0) 203 4688752Av. Engenheiro Luís Carlos Berrini, 550 – 41 – Brooklin Paulista, São Paulo 04571-000, Brazil
