Wszystkie szablony

Warsztat: wykrywanie i przeciwdziałanie uprzedzeniom w AI

Riley Coleman

16 wyśw.
0 użycia
0 polubienia

Zgłoś

Bez świadomych interwencji projektowych każdy produkt lub usługa wykorzystująca AI NA PEWNO będzie wykazywać uprzedzenia. Ten warsztat pomaga zespołom produktowym tworzyć sprawiedliwe systemy AI

które chronią grupy wrażliwe, jednocześnie zachowując wartość biznesową.

Zgromadź zespoły międzyfunkcyjne Data Science, Product, Design, Engineering, Legal, D&I oraz eksperci dziedzinowi.

Na koniec tego warsztatu będziesz mieć:

  • Jasna definicja sprawiedliwości zgodna z celami biznesowymi i wymogami prawnymi

  • Kompleksowa mapa interesariuszy wskazująca grupy wrażliwe oraz przypadki brzegowe

  • Ocena ryzyka wskazująca, gdzie działania na rzecz redukcji stronniczości są najpilniejsze

  • Wykonalny plan interwencji z warstwami zabezpieczeń (natychmiastowe, krótkoterminowe, średnioterminowe)

  • Minimum Viable Fairness (MVF), minimalny poziom potrzebny do wdrożenia bez wyrządzania szkody - który pomoże w planowaniu testów.

  • Przypisanie odpowiedzialności z jasno określonymi właścicielami, terminami i wskaźnikami sukcesu

  • Powtarzalny framework, w którym Tablice 1 i 2 stają się podręcznikiem łagodzenia stronniczości dla Twojej organizacji

Riley Coleman

Trustworthy AI Design Educator @ AI Flywheel

I help product and design professionals translate ambiguous ethical AI principles into tangible design decisions and new rituals that result in Trustworthy AI becoming the new industry norm.


Kategorie

Podobne szablony