Inkluderende design kan integreres i maskinlæring ved å vurdere og adressere skjevheter, sikre mangfoldig representasjon i treningsdata og fremme åpenhet og forklaringsevne. Her er noen måter å oppnå dette på:
1. Identifiser og redusere skjevheter: Maskinlæringsmodeller kan forsterke skjevheter som finnes i treningsdataene. For å løse dette er det avgjørende å proaktivt identifisere og redusere skjevheter. Dette innebærer å gjennomføre skjevhetsrevisjoner, måle modellytelse på tvers av ulike grupper, og justere treningsdataene eller modellen deretter.
2. Diverse og representative opplæringsdata: Inkluderende maskinlæring krever å ha mangfoldige og representative opplæringsdata som inkluderer et bredt spekter av identiteter, bakgrunner og erfaringer. Å sikre rettferdig representasjon i dataene kan bidra til å forhindre partiske utfall og sikre at modellene fungerer for alle.
3. Inkluderende designteam: Å bygge mangfoldige og inkluderende designteam er avgjørende for å lage maskinlæringssystemer som imøtekommer ulike brukerbehov. Ved å involvere individer fra ulike bakgrunner, erfaringer og perspektiver, blir det lettere å identifisere potensielle skjevheter og designsystemer som er inkluderende som standard.
4. Brukersentrert designtilnærming: Ved å ta i bruk en brukersentrert designtilnærming hjelper det å vurdere sluttbrukerne gjennom utviklingsprosessen for maskinlæring. Å engasjere seg med en mangfoldig brukerbase under design-, utviklings- og teststadiene gjør det mulig å identifisere potensielle skjevheter og begrensninger og bidrar til å sikre at sluttproduktet er tilgjengelig og inkluderende.
5. Åpenhet og forklarbarhet: Å gjøre maskinlæringsmodeller mer transparente og forklarlige er avgjørende for inkluderende design. Brukere bør ha innsikt i hvordan beslutninger tas, hvilke faktorer som ble vurdert og hvordan skjevheter ble håndtert. Dette kan bidra til å bygge tillit og gi bedre ansvarlighet ved distribusjon av maskinlæringssystemer.
6. Løpende evaluering og forbedring: Inkluderende design bør være en iterativ prosess. Regelmessig evaluering av modellenes ytelse, innsamling av tilbakemeldinger fra brukere og kontinuerlig forbedring og oppdatering av maskinlæringssystemene bidrar til å sikre at de forblir inkluderende og følsomme for brukernes skiftende behov.
Ved å integrere disse praksisene kan maskinlæring utformes og utvikles på en måte som reduserer skjevhet, fremmer rettferdighet og imøtekommer behovene til et mangfold av brukere.
Publiseringsdato: