Справедливость и предвзятость в ИИ: искусство осознанного выбора | 4.4 | КУРС AI GOVERNANCE

"Наш ИИ должен быть справедливым" — этот лозунг легко провозгласить, но невероятно сложно реализовать. Как перейти от абстрактных принципов к измеримым метрикам и управляемым процессам? В этом уроке нашего курса по AI Governance мы погружаемся в самую суть проблемы предвзятости (AI Bias) и справедливости (Fairness), превращая их в конкретную инженерную и управленческую задачу.
Из этого видео вы узнаете:
Почему "справедливость ИИ" — это не лозунг, а управляемый процесс, требующий осознанных компромиссов.
На реальном кейсе программы COMPAS разберем, как ИИ может системно дискриминировать целые группы людей в судебной системе.
Где и как возникает предвзятость: от исторических данных (Historical Bias) до самой логики алгоритмов (Algorithmic Bias) и петель обратной связи (Interactive Bias).
Как измерить справедливость? Ключевые метрики: Статистический паритет, Равенство возможностей и Калибровка — их сильные и слабые стороны.
Почему математически невозможно создать "идеально справедливую" модель, и почему выбор метрики — это управленческая и этическая дилемма.
Системный подход к управлению справедливостью на практике: правильные Люди, эффективные Технологии (Pre-, In-, Post-processing) и надежные Процессы.
Этот урок предназначен для менеджеров продуктов, специалистов по данным, инженеров машинного обучения, юристов, риск-менеджеров и всех, кто стремится создавать не просто умные, но и честные и этичные AI-системы.

⏱️ Таймкоды:

00:00 - Введение: От лозунга «справедливый ИИ» к управляемому процессу.
00:19 - Что вы узнаете в этом уроке.
00:35 - Кейс COMPAS: Как алгоритм решает, чью свободу ограничить.
01:21 - Определения: Что такое предвзятость (Bias) и справедливость (Fairness).
02:59 - Источники предвзятости. Часть 1: Данные (Историческая, Репрезентативная, Измерительная).
03:56 - Источники предвзятости. Часть 2: Модель (Предвзятость разметки и алгоритмическая).
04:39 - Источники предвзятости. Часть 3: Интерактивная предвзятость (петля обратной связи).
05:18 - Как измерить справедливость: Статистический паритет, Равенство возможностей, Калибровка.
06:54 - Искусство выбора: Почему идеальной справедливости не существует (математическая дилемма).
07:47 - Практическое управление справедливостью: Люди, Технологии, Процессы.
08:00 - Опора 1: Люди (Роль разнообразия, экспертов и пользователей).
09:04 - Опора 2: Технологии (методы Pre-processing, In-processing, Post-processing).
10:47 - Опора 3: Процессы (Осознанный выбор, Аудит, Реагирование на инциденты).
12:51 - Подведение итогов: Управление справедливостью как управляемая ответственность.

🔔 Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить следующие уроки, где мы углубимся в управление данными для ИИ, регуляторные требования и построение организационной структуры AI Governance.
👍 Поставьте лайк, если видео было полезным, и задавайте ваши вопросы в комментариях — мы обязательно на них ответим!
Этот урок на английском    • AI Red Teaming: Adversarial Testing, Roles...  

#AIGovernance #УправлениеИИ #ЭтикаИИ #AIBias #AIFairness #ОтветственныйИИ #AIЭтика