اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك


يمكن تصحيح التحيُّز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي إذا تمكنّا أولاً من كشفه.

2019-10-28 14:30:33

2022-11-28 10:23:47

28 أكتوبر 2019
Article image
مصدر الصورة: غيتي إيميدجيز
سلَّطت إحدى الدراسات الضوءَ على المخاطر الكامنة في استخدام البيانات الفعلية لتدريب خوارزميات التعلم الآلي من أجل إنتاج التوقعات. يقول الخبر وفقاً لدراسةٍ قام بها باحثون من جامعة كاليفورنيا بيركلي وتم نشرها في مجلة ساينس، فإنَّ إحدى الخوارزميات التي يستخدمها العديد من مُقدمي الرعاية الصحية الأميركيين للتنبؤ بالمرضى الذين سيحتاجون رعاية طبية إضافية قد قامت بمنح المرضى من ذوي البشرة الفاتحة امتيازاتٍ خاصة مقارنةً بأقرانهم المرضى من ذوي البشرة السمراء؛ حيث نقلت الخوارزمية عملياً ذوي البشرة الفاتحة إلى مواقعَ أعلى في قائمة الانتظار لعلاجاتٍ خاصة بالحالات الصحية المُعقدة مثل مشاكل الكلية أو السّكري. تفاصيل الدراسة تفحَّص الباحثون ما يقارب 50…

سجل في نشرة الخوارزمية

ابق مواكباً لأحدث أخبار وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاعك، وتأثيراته المستقبلية على مجال عملك.