Uključivi dizajn može se integrirati u strojno učenje uzimajući u obzir i rješavajući pristranosti, osiguravajući raznoliku zastupljenost u podacima o obuci te promičući transparentnost i objašnjivost. Evo nekoliko načina kako to postići:
1. Identificirajte i ublažite pristranosti: modeli strojnog učenja mogu pojačati pristranosti prisutne u podacima o obuci. Kako bi se to riješilo, ključno je proaktivno identificirati i ublažiti pristranosti. To uključuje provođenje revizije pristranosti, mjerenje izvedbe modela u različitim skupinama i prilagođavanje podataka o obuci ili modela u skladu s tim.
2. Raznoliki i reprezentativni podaci o obuci: Uključivo strojno učenje zahtijeva posjedovanje raznolikih i reprezentativnih podataka o obuci koji uključuju širok raspon identiteta, pozadina i iskustava. Osiguravanje pravedne zastupljenosti u podacima može spriječiti pristrane rezultate i osigurati da modeli rade za sve.
3. Uključivi dizajnerski timovi: Izgradnja raznolikih i uključivih dizajnerskih timova ključna je za stvaranje sustava strojnog učenja koji zadovoljavaju različite potrebe korisnika. Uključivanjem pojedinaca iz različitih pozadina, iskustava i perspektiva postaje lakše identificirati potencijalne pristranosti i dizajnirati sustave koji su uključivi prema zadanim postavkama.
4. Pristup dizajnu usmjerenom na korisnika: Usvajanje pristupa dizajnu usmjerenog na korisnika pomaže u razmatranju krajnjih korisnika tijekom procesa razvoja strojnog učenja. Sudjelovanje s raznolikom bazom korisnika tijekom faza dizajna, razvoja i testiranja omogućuje prepoznavanje potencijalnih pristranosti i ograničenja te pomaže u osiguravanju dostupnosti i uključivosti konačnog proizvoda.
5. Transparentnost i objašnjivost: Učiniti modele strojnog učenja transparentnijima i objašnjivima ključno je za uključivi dizajn. Korisnici bi trebali imati uvid u to kako se donose odluke, koji su faktori uzeti u obzir i kako se postupalo s pristranostima. To može pomoći u izgradnji povjerenja i omogućiti bolju odgovornost u implementaciji sustava strojnog učenja.
6. Stalna evaluacija i poboljšanje: Inkluzivni dizajn trebao bi biti ponavljajući proces. Redovita procjena izvedbe modela, prikupljanje povratnih informacija od korisnika te kontinuirano poboljšavanje i ažuriranje sustava strojnog učenja pomaže osigurati da oni ostanu inkluzivni i osjetljivi na potrebe korisnika koji se mijenjaju.
Integriranjem ovih praksi, strojno učenje može se dizajnirati i razvijati na način koji smanjuje pristranost, promiče pravednost i zadovoljava potrebe različitih korisnika.
Datum objave: