Промпт-инжиниринг. Язык будущего - Александр Александрович Костин

Скачать книгу

ИИ-системы могут принимать решения, дискриминирующие определенные группы людей по признаку расы, пола, возраста и т. д.

      2. Усиление существующего неравенства: Предвзятые системы могут усугублять существующее социальное и экономическое неравенство.

      3. Несправедливые результаты: В таких областях, как кредитование, трудоустройство или уголовное правосудие, предвзятость ИИ может приводить к несправедливым результатам для отдельных лиц или групп.

      4. Утрата доверия: Обнаружение предвзятости в ИИ-системах может подорвать общественное доверие к технологии в целом.

      Стратегии минимизации предвзятости:

      1. Диверсификация данных: Использование разнообразных и репрезентативных данных для обучения моделей.

      2. Аудит и тестирование: Регулярная проверка систем на наличие предвзятости с использованием различных метрик и тестовых наборов данных.

      3. Прозрачность и объяснимость: Разработка систем, которые могут объяснить свои решения, что позволяет легче выявлять и исправлять предвзятость.

      4. Разнообразие в команде разработчиков: Формирование разнообразных команд для учета различных перспектив при разработке ИИ-систем.

      5. Этические руководства: Разработка и следование этическим принципам и руководствам при создании и внедрении ИИ-систем.

      Роль промпт-инжиниринга в минимизации предвзятости:

      1. Осознанный выбор языка: Избегание использования стереотипного или предвзятого языка в промптах.

      2. Разнообразие примеров: Включение разнообразных примеров в промпты, чтобы избежать усиления существующих предубеждений.

      3. Проверка результатов: Тщательный анализ выходных данных ИИ на предмет возможной предвзятости.

      4. Итеративный подход: Постоянное улучшение промптов на основе анализа результатов и обратной связи.

      Конфиденциальность данных и безопасность

      Использование ИИ-систем часто связано с обработкой больших объемов данных, многие из которых могут быть личными или конфиденциальными. Это поднимает серьезные вопросы о конфиденциальности и безопасности данных.

      Основные проблемы конфиденциальности и безопасности:

      1. Сбор данных: ИИ-системы часто требуют большого количества данных для обучения и работы, что может привести к чрезмерному сбору личной информации.

      2. Хранение данных: Большие объемы собранных данных должны безопасно храниться, что создает риски утечек и несанкционированного доступа.

      3. Использование данных: Существует риск использования данных не по назначению или их передачи третьим сторонам без согласия пользователей.

      4. Дедуктивное раскрытие: ИИ-системы могут извлекать конфиденциальную информацию из, казалось бы, безопасных данных.

      5. Атаки на модели: Существуют различные типы атак на ИИ-модели, которые могут компрометировать их работу или извлекать конфиденциальную

Скачать книгу