Ang inclusive na disenyo ay maaaring isama sa artificial intelligence (AI) sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa mga sumusunod na kasanayan:
1. Iba't iba at representasyong data: Dapat sanayin ang mga modelo ng AI gamit ang magkakaibang at kinatawan na set ng data, kabilang ang iba't ibang demograpiko, kultura, at kakayahan. Ang pagkolekta ng data mula sa isang malawak na hanay ng mga mapagkukunan ay nagsisiguro ng mas malawak na mga pananaw at binabawasan ang bias na likas sa mga AI system.
2. Paglahok ng user: Isali ang mga indibidwal mula sa magkakaibang background, kabilang ang mga komunidad na kulang sa representasyon, sa proseso ng disenyo. Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga end-user sa buong yugto ng pag-unlad, ang kanilang mga natatanging pananaw at pangangailangan ay maaaring matugunan, na ginagawang mas inklusibo ang solusyon sa AI.
3. Mga etikal na pagsasaalang-alang: Isama ang mga etikal na alituntunin at prinsipyo sa disenyo ng AI upang maiwasan ang diskriminasyon at matiyak ang pagiging patas. Dapat isaalang-alang ng mga alituntuning ito ang mga potensyal na bias, mga alalahanin sa privacy, at ang potensyal na epekto sa mga marginalized na komunidad.
4. Mga tampok ng pagiging naa-access: Ang mga AI system ay dapat na idinisenyo upang ma-access ng mga indibidwal na may mga kapansanan. Kabilang dito ang pagbibigay ng mga alternatibo para sa iba't ibang mga kapansanan sa pandama (pagkilala sa pagsasalita, text-to-speech, atbp.), pagtanggap ng iba't ibang paraan ng pag-input, at pagsunod sa mga pamantayan sa pagiging naa-access.
5. Transparency at explainability: Pagandahin ang interpretability ng AI models sa pamamagitan ng paggawa ng mga ito na transparent at explainable. Nakakatulong ito sa mga user na maunawaan kung paano ginagawa ang mga desisyon at nagpo-promote ng tiwala at pagiging patas. Ang pagpapaliwanag ay partikular na mahalaga kapag ang mga AI system ay may malaking epekto sa buhay ng mga tao.
6. Patuloy na pagsusuri at pagpapabuti: Regular na tasahin ang mga AI system para sa mga bias, error, at pagiging kasama, at ulitin ang mga ito batay sa feedback ng user at epekto sa totoong mundo. Tinitiyak ng pangako sa panghabambuhay na pag-aaral at pagpapabuti na ang mga AI system ay patuloy na magiging mas inklusibo sa paglipas ng panahon.
7. Paglahok ng magkakaibang koponan: Ang pagbuo ng magkakaibang mga development team ay mahalaga para sa paglikha ng inclusive AI. Ang iba't ibang pananaw at karanasan ay nagdudulot ng mahahalagang insight at nagbibigay-daan sa pagtukoy ng mga potensyal na bias at hindi napapansing mga isyu.
Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga kasanayang ito sa disenyo at pagbuo ng mga AI system, ang inclusive na disenyo ay maaaring epektibong maisama, na humahantong sa mga modelo ng AI na patas, naa-access, at kapaki-pakinabang sa isang malawak na hanay ng mga user.
Petsa ng publikasyon: