[ad_1]
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) không chỉ là những chủ đề thịnh hành, chúng đã ảnh hưởng đến các tương tác hàng ngày của chúng ta trong nhiều năm nay. AI đã nhúng sâu vào cuộc sống số của chúng ta và những công nghệ này không nhằm mục đích tạo ra một thế giới tương lai mà là cải thiện thế giới hiện tại của chúng ta. Khi được sử dụng đúng cách, AI giúp doanh nghiệp hiệu quả hơn, thúc đẩy việc ra quyết định tốt hơn và tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn.
Cốt lõi của bất kỳ hệ thống AI nào là dữ liệu. Dữ liệu này đào tạo AI, giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, như câu nói, “vào thì rác, ra thì rác”, đây là lời nhắc nhở hay về những tác động của dữ liệu thiên vị nói chung và lý do tại sao việc nhận ra điều này từ góc độ AI và ML lại quan trọng.
Đừng hiểu lầm tôi, việc sử dụng các công cụ AI để xử lý lượng lớn dữ liệu có thể khám phá ra những hiểu biết không dễ nhận thấy ngay lập tức, hướng dẫn các quyết định và xác định tình trạng kém hiệu quả của quy trình làm việc hoặc các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, đề xuất tự động hóa khi có lợi, dẫn đến các quyết định tốt hơn và hoạt động hợp lý hơn.
Nhưng hậu quả của sự thiên vị dữ liệu có thể có những tác động đáng kể đến bất kỳ doanh nghiệp nào dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định. Những tác động này bao gồm từ các vấn đề đạo đức liên quan đến việc duy trì bất bình đẳng hệ thống cho đến chi phí và rủi ro thương mại của những hiểu biết kinh doanh bị bóp méo có thể dẫn đến việc ra quyết định sai lệch.
Đạo đức
Khía cạnh được thảo luận phổ biến nhất của sự thiên vị dữ liệu liên quan đến các tác động về mặt đạo đức và xã hội của nó. Ví dụ, một công cụ tuyển dụng AI được đào tạo trên dữ liệu lịch sử có thể duy trì sự thiên vị lịch sử, ưu tiên các ứng viên từ một giới tính, chủng tộc hoặc hoàn cảnh kinh tế xã hội cụ thể. Tương tự như vậy, các thuật toán chấm điểm tín dụng dựa trên các tập dữ liệu thiên vị có thể thiên vị hoặc trừng phạt một cách bất công một số nhóm nhân khẩu học nhất định, dẫn đến các hành vi không công bằng và hậu quả pháp lý tiềm ẩn.
Tác động đến quyết định kinh doanh và lợi nhuận
Theo quan điểm kinh doanh, dữ liệu thiên vị có thể dẫn đến các chiến lược sai lầm và tổn thất tài chính. Hãy xem xét một công ty bán lẻ sử dụng AI để phân tích các mô hình mua hàng của khách hàng. Nếu tập dữ liệu của họ chủ yếu bao gồm các giao dịch từ các khu vực thành thị, thu nhập cao, mô hình AI có thể dự đoán không chính xác sở thích của khách hàng ở các khu vực nông thôn hoặc thu nhập thấp. Sự không phù hợp này có thể dẫn đến các quyết định tồn kho kém, các chiến lược tiếp thị không hiệu quả và cuối cùng là mất doanh số và doanh thu.
Một ví dụ khác là quảng cáo có mục tiêu. Nếu một mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu tương tác của người dùng bị lệch, nó có thể kết luận rằng một số sản phẩm nhất định không được ưa chuộng, dẫn đến việc giảm nỗ lực quảng cáo cho các sản phẩm đó. Tuy nhiên, việc thiếu tương tác có thể là do sản phẩm ban đầu được quảng bá không đầy đủ, chứ không phải do thiếu sự quan tâm. Chu kỳ này có thể khiến các sản phẩm có khả năng sinh lời bị bỏ qua.
Sự thiên vị ngẫu nhiên
Sự thiên vị trong các tập dữ liệu thường có thể là vô tình, bắt nguồn từ những quyết định hoặc sự giám sát có vẻ vô hại. Ví dụ, một công ty phát triển hệ thống nhận dạng giọng nói thu thập các mẫu giọng nói từ những nhân viên chủ yếu là người trẻ, sống ở thành thị. Mặc dù không cố ý, phương pháp lấy mẫu này lại tạo ra sự thiên vị đối với một nhóm tuổi cụ thể và có thể là một giọng nói hoặc kiểu nói nhất định. Khi triển khai, hệ thống có thể gặp khó khăn trong việc nhận dạng chính xác giọng nói từ những nhóm nhân khẩu học lớn tuổi hơn hoặc các khu vực khác nhau, hạn chế hiệu quả và sức hấp dẫn của nó trên thị trường.
Hãy xem xét một doanh nghiệp thu thập phản hồi của khách hàng độc quyền thông qua nền tảng trực tuyến của mình. Phương pháp này vô tình làm cho tập dữ liệu thiên vị về nhóm nhân khẩu học am hiểu công nghệ, có khả năng là nhóm trẻ hơn và có xu hướng kỹ thuật số hơn. Dựa trên phản hồi này, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định chủ yếu phục vụ cho sở thích của nhóm này.
Điều này có thể được chấp nhận nếu đó cũng là nhóm nhân khẩu học mà doanh nghiệp nên tập trung vào, nhưng có thể dữ liệu nhân khẩu học mà dữ liệu bắt nguồn không phù hợp với nhóm nhân khẩu học chung của cơ sở khách hàng. Sự sai lệch trong dữ liệu này có thể dẫn đến phát triển sản phẩm, chiến lược tiếp thị và cải thiện dịch vụ khách hàng không được thông tin đầy đủ, cuối cùng ảnh hưởng đến lợi nhuận ròng của doanh nghiệp và hạn chế phạm vi tiếp cận thị trường.
Cuối cùng, điều quan trọng là các tổ chức phải hiểu phương pháp thu thập và sử dụng dữ liệu của họ có thể gây ra sự thiên vị như thế nào và họ phải biết cách sử dụng dữ liệu đó sẽ tác động đến ai và phải có hành động phù hợp.
Các dự án AI cần dữ liệu mạnh mẽ và có liên quan
Thời gian dành cho việc chuẩn bị dữ liệu đầy đủ đảm bảo hiệu quả và độ chính xác của các mô hình AI. Bằng cách triển khai các biện pháp mạnh mẽ để phát hiện, giảm thiểu và ngăn ngừa sự thiên vị, các doanh nghiệp có thể nâng cao độ tin cậy và tính công bằng của các sáng kiến dựa trên dữ liệu của mình. Khi làm như vậy, họ không chỉ hoàn thành trách nhiệm đạo đức của mình mà còn mở ra những cơ hội mới cho sự đổi mới, tăng trưởng và tác động xã hội trong một thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu.
Bài Hiểu về sự thiên vị dữ liệu khi sử dụng mô hình AI hoặc ML xuất hiện đầu tiên trên Dữ liệu.
[ad_2]
Source link