A Inteligência Artificial Tem Preconceitos, Mas Você Pode Corrigir

são Ainda mais comuns os motores de procura da Internet, em que o que se quer localizar não são páginas da web, todavia pessoas. Os portais de emprego ou de pesquisa de casal são bons exemplos. O emprego da inteligência artificial destes motores poderá auxiliar padrões discriminatórios, aprendidos por algoritmos que não estão programados pra compensar ou arrumar preconceitos humanos. Combater a diferenciação por sexo, raça, idade ou cada outro fundamento em pesquisas na Internet é um dos grandes desafios dos cientistas. Há muitas formas de enfrentá-lo, apesar de nesse domínio de investigação ainda está em seus primórdios. Os métodos pra retificar a diferenciação podes ser feita em bloco, isto é, corrigiéndola pra grupos inteiros de pessoas, ou sujeito pra indivíduo.

nesse caso, o reordenamento é feita produto a item. Em concreto, divide a relação de resultados em pequenos subgrupos, e compara a proporção do grupo “protegido” (mulheres, idosos, etc.) com a proporção nesse mesmo grupo dentro do ranking geral. Ir, feito por uma equipe da Unidade de Data Science de Eurecat, da Universidade Pompeu Fabra de Barcelona e o colégio Técnica de Berlim.

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O algoritmo elimina a posteriori a distinção pela busca de pessoas on-line por razões de gênero, origem ou aparência física. Os cientistas usaram dados de ofertas de emprego, de reincidência de presos e de rankings de admissão a universidades para detectar padrões de diferenciação.

Com eles, foi montado um algoritmo de procura que incorpora “um aparelho de ação positiva” pra “reorganizar os resultados e impossibilitar a discriminação sem afetar a validade do ranking”, explica Castelo, um dos artífices do projeto. Isso sim, observa, “não há mudanças radicais, e a reordenação se faz entre perfis iguais. De correto jeito, desfaz empates”. O intuito dos pesquisadores, imediatamente, é montar uma “ferramenta de busca justa” (que directamente apresenta uma tabela não-discriminatória), baseada no algoritmo prontamente construído (que reduz os resultados a posteriori). Nenhuma empresa ou organização usa ainda o algoritmo fabricado, e propriamente o intuito é fazer o novo software livre dentro de um pacote de software popular para que cada entidade possa usá-lo.

O “impacto a”, um conceito da legislação laboral, nos EUA, é distinto do efeito que produz um mesmo algoritmo a respeito de grupos distintos de pessoas. Diferencia-Se do “tratamento díspar”, em que este é intencional e direta, sempre que que o choque tir é indireto. Pode processar-se mesmo que não haja distinção como tal; efetivamente, acontece no momento em que se trata toda humanidade assim como. Tendo como exemplo, no caso de as provas físicas pros bombeiros, que prejudicam as mulheres. Isso sim, pra que se considere “embate a” não pode haver uma conexão direta entre a prova e o prazeroso desempenho do serviço.

O modo consiste em “reparar” a posteriori as pontuações do grupo protegido (o que está discriminado) pra que sejam distribuídas da mesma forma que as do grupo não protegido. É a técnica formada pela equipe de Suresh Venkatasubramanian, professor de ciência da Computação da Universidade de Utah (EUA). Seu grupo, conta-se, disse com muitas entidades interessadas em pôr o jeito, entretanto nenhuma chegou a usá-lo. De acordo com a regra do 80%, estabelecida pela legislação trabalhista norte-americano, podes-se opinar que há uma diferenciação, de gênero, nesse caso, quando a proporção de mulheres candidatas/mulheres selecionadas é de menos de 80% do rácio homens candidatos/homens selecionados.

ou seja, se selecionam muito menos mulheres do que homens em proporção aos candidatos que havia de cada sexo. As restrições pró-eqüidade visam confirmar que se cumpre essa determinação dos 80% em categorias absolutas, como homem/mulher. Em novas que têm valores contínuos, como o peso corporal, a idade, a ideia é que não haja uma correlação entre os candidatos selecionados e essa característica.

Além, claro, de especificar que a opção é a “vencedora” de cada seção. Por exemplo, um mínimo de 8 votos e um terço dos votos de tua seção. Em caso de que nenhuma opção de fazer o mesmo, prosseguir como até agora.

Também é possível retirar um critério unificado pra tudo o que se vota ou agrupá-las por similaridade. Tenho reduzido a charada das edições somente 3 opções. Em ligação à de todas as edições, podes-se pedir que, apesar de se tivessem em conta todas, houvesse um percentual mínimo de edições no espaço principal, a título de exemplo, 2/3 ou 3/4. Uma saudação. Comentário a respeito as eleições para membros do Board da Wikipédia verificam se os participantes têm de 2000 edições. Isso é feito de modo automática. Poderia ser implementado aqui, não creio que possa ser defeito.

Perdão, você é uma procura ou uma votação? Não sei. Se fosse uma votação sem votação teria que erguer com padrões claros; em troca, se fosse uma pesquisa, resultando-se consultar de modo mais geral e, posteriormente, de acordo com os resultados, definir as opções mais específicas. No caso que se trate de uma pesquisa, pode-se expressar alguma coisa desse modo: frequentemente se observam editores recentes que apenas exercem mudanças pequenos ou aniquilam suas próprias transformações pra conseguir, supõe-se que a quantidade de edições exigidas.