4 ความท้าทายที่ถือว่ายากในการลดข้อมูลอคติจาก AI
จากบทความ รู้หรือไม่ว่าข้อมูลจาก AI หรือ Algorithm ก็มีความลำเอียง ทำให้เราทราบว่าแท้จริงแล้ว AI หรือ Algorithm ไม่ได้ลำเอียง หากแต่มาจากข้อมูลที่เราป้อนเข้าระบบและเทรนเครื่องให้เรียนรู้ข้อมูลที่เป็นตัวแแทนของสิ่งที่เราต้องการประมวลผลเท่านั้น ซึ่งถือเป็นเรื่องยากที่จะทำความเข้าใจและหาทางแก้ไขให้สำเร็จ ทำไมความลำเอียงจาก AI ถึงเป็นเรื่องยากที่จะแก้ไข เมื่อพิจารณาตามด้านบนแล้ว ความท้าทายที่ถือว่ายากในการลดอคติจาก AI มีอยู่ 4 อย่างด้วยกัน 1. ข้อมูลที่บิดเบือนหรือลำเอียงมาแต่แรกโดยที่ไม่มีใครสังเกตุ การเกิดความลำเอียงไม่ใช่สิ่งที่สามารถสังเกตเห็นได้ง่ายในช่วงของการสร้างแบบจำลอง เพราะคุณอาจยังไม่ได้รับผลกระทบอะไรจากข้อมูลและตัวเลือกของคุณจนกว่าเวลานั้นมาถึง ผลกระทบที่ต่อเนื่องจากข้อมูลเหล่านั้นทำให้เราทราบว่ามีความลำเอียงบางอย่างเกิดขึ้น พอคุณทำแล้วจะย้อนหลังมาค้นหาว่าความลำเอียงนั้นมาจากไหนก็ระบุได้ยาก แถมยังต้องมาหาวิธีการกำจัดความลำเอียงออกไปจากแบบจำลองอีก ในกรณีของระบบคัดกรองใบสมัครงาน Amazon
