Inklusivt design kan integreres i maskinlæring ved at overveje og adressere skævheder, sikre forskellig repræsentation i træningsdata og fremme gennemsigtighed og forklaring. Her er nogle måder at opnå dette på:
1. Identificer og afbød skævheder: Maskinlæringsmodeller kan forstærke skævheder, der findes i træningsdataene. For at løse dette er det afgørende at proaktivt identificere og afbøde skævheder. Dette involverer udførelse af bias-audits, måling af modellens ydeevne på tværs af forskellige grupper og justering af træningsdataene eller modellen i overensstemmelse hermed.
2. Forskellige og repræsentative træningsdata: Inklusiv maskinlæring kræver forskellige og repræsentative træningsdata, der omfatter en bred vifte af identiteter, baggrunde og erfaringer. At sikre retfærdig repræsentation i dataene kan hjælpe med at forhindre skæve resultater og sikre, at modellerne fungerer for alle.
3. Inklusive designteams: Opbygning af forskellige og inkluderende designteams er afgørende for at skabe maskinlæringssystemer, der imødekommer forskellige brugerbehov. Ved at involvere personer fra forskellige baggrunde, erfaringer og perspektiver bliver det lettere at identificere potentielle skævheder og designe systemer, der er inkluderende som standard.
4. Brugercentreret designtilgang: Anvendelse af en brugercentreret designtilgang hjælper med at overveje slutbrugerne gennem hele maskinlæringsudviklingsprocessen. At engagere sig med en mangfoldig brugerbase under design-, udviklings- og teststadierne giver mulighed for at identificere potentielle skævheder og begrænsninger og hjælper med at sikre, at det endelige produkt er tilgængeligt og inkluderende.
5. Gennemsigtighed og forklarlighed: At gøre maskinlæringsmodeller mere gennemsigtige og forklarlige er afgørende for inkluderende design. Brugere bør have indsigt i, hvordan beslutninger bliver truffet, hvilke faktorer der blev taget i betragtning, og hvordan skævheder blev håndteret. Dette kan hjælpe med at opbygge tillid og give mulighed for bedre ansvarlighed ved implementering af maskinlæringssystemer.
6. Løbende evaluering og forbedring: Inklusivt design bør være en iterativ proces. Regelmæssig evaluering af modellernes ydeevne, indsamling af feedback fra brugere og løbende forbedring og opdatering af maskinlæringssystemerne hjælper med at sikre, at de forbliver inkluderende og følsomme over for brugernes skiftende behov.
Ved at integrere disse praksisser kan maskinlæring designes og udvikles på en måde, der reducerer bias, fremmer retfærdighed og imødekommer behovene hos en bred vifte af brugere.
Udgivelsesdato: