When AIs must overcome the data
Read OriginalL'article analyse le problème des biais dans les données utilisées pour entraîner les intelligences artificielles, illustré par des exemples comme les IA conversationnelles insultantes ou les moteurs de prédiction médicale inexacts. Il explique que la notion de biais est relative aux objectifs visés et discute des méthodes de correction, telles que la pondération des données ou l'utilisation de simulateurs, pour aligner les IA sur des comportements et valeurs souhaités.
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