Zachowanie stronnicze czy bezstronne?

BalanceBit, fikcyjna organizacja ds. etyki AI, stworzyła duży model językowy (LLM) i chatbota, aby wskazać potencjalne źródła problemów etycznych. Ich chatbot, BalanceBanter, umożliwia interaktywną dyskusję na temat typowych wyzwań związanych z wykorzystaniem AI w różnych scenariuszach.

Zostałeś/aś zatrudniony/a do oceny odpowiedzi BalanceBantera na popularne zapytania.

Które dwa scenariusze zawierają odpowiedź, która ilustruje etyczne zastosowanie AI?

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

17575 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Rozpocznij swoją przygodę ze sztuczną inteligencją! SI błyskawicznie wyewoluowała z czysto naukowej dziedziny w rozległy obszar o niezliczonych zastosowaniach – w biznesie, przemyśle i codziennym życiu. Dowiesz się, czym jest SI, jakie rodzaje problemów można dzięki niej rozwiązać i jakie są jej obecne ograniczenia. Zyskasz też ogólne pojęcie o podobszarach SI i pokrewnych dyscyplinach.

Exercise 1: Czym jest sztuczna inteligencja?Exercise 2: Czy to pasuje do definicji AI?Exercise 3: Wąska dziś, ogólna jutro?Exercise 4: Co potrafi sztuczna inteligencja?Exercise 5: Której zdolności używa planer?Exercise 6: Który system wykorzystuje przewidywanie i wnioskowanie?Exercise 7: Obszary i dziedziny pokrewne sztucznej inteligencji Exercise 8: Która dziedzina pozwala robotowi widzieć?Exercise 9: Słuchaj i ucz się

Jakie są podstawowe funkcje systemów SI i jakie możliwości oferuje każdy z jej obszarów? Skąd pochodzi dane zasilające systemy SI i jak techniki takie jak uczenie maszynowe wykorzystują dane do rozwiązywania różnych problemów? Ten rozdział odpowiada na te pytania i wiele innych – pokazuje, jak różne formy SI pozyskują dane, uczą się na ich podstawie i wchodzą w interakcję z otoczeniem, zarówno fizycznym, jak i cyfrowym.

Exercise 1: Algorytmy i systemy AI bez tajemnic Exercise 2: Co system produkuje?Exercise 3: Demaskowanie systemu AI do rezerwacji hoteli Exercise 4: Pozyskiwanie danych Exercise 5: Która konfiguracja tworzy prawdziwą pętlę wykrywaj i działaj?Exercise 6: Ustrukturyzowane czy nieustrukturyzowane?Exercise 7: Uczenie się na podstawie danych Exercise 8: Trenowanie i klasyfikowanie na zbiorze danych o pingwinach Exercise 9: Które zadanie wymaga uczenia nienadzorowanego?Exercise 10: Uczenie głębokie na stałe wpisało się w krajobraz AI Exercise 11: Interakcja ze środowiskiem Exercise 12: Które zadanie NLP odkrywa opinie klientów?Exercise 13: Roboty, wizja komputerowa i język naturalny – porządkowanie pojęć

Zanurz się w fascynujący świat SI w biznesie i przedsiębiorczości! Ten rozdział omawia kluczowe koncepcje, wytyczne i najlepsze praktyki budowania organizacji napędzanej przez SI. Niezależnie od tego, czy chcesz wyposażyć swoje produkty, usługi i projekty w elementy inteligencji, czy też zrewolucjonizować procesy operacyjne w swojej firmie – po ukończeniu tego rozdziału poznasz wszystkie niezbędne elementy: od kultury organizacyjnej, przez dane i infrastrukturę, aż po budowanie zespołów utalentowanych specjalistów SI. Dowiesz się też o wyzwaniach, które mogą pojawić się po drodze, oraz poznasz przykłady sukcesów firm, które uczyniły SI centralnym elementem swojej marki.

Exercise 1: Budowanie kultury AI Exercise 2: Cztery składniki organizacji opartej na AI Exercise 3: Przygotuj organizację do zmian Exercise 4: Strategia danych, zasoby i ludzie Exercise 5: Wybierz odpowiednią infrastrukturę Exercise 6: „Zen" MLOps Exercise 7: Budowanie zespołu!Exercise 8: Czy wdrożony system AI działa skutecznie?Exercise 9: Co się dzieje z tym modelem?Exercise 10: Akademicki dowód koncepcji (PoC)Exercise 11: Wyzwania i historie sukcesu Exercise 12: Jak budować kulturę AI w organizacji Exercise 13: Paola i projekt modowy

Gdy nasza podróż przez świat SI dobiega końca, zagłębiamy się w relację między sztuczną inteligencją a jej wpływem na człowieka i społeczeństwo. Omówimy takie zagadnienia jak demokratyzacja SI i odpowiedzialna SI – obejmująca etykę, interpretowalność, sprawiedliwość i bezpieczeństwo – czyli wszystko to, co jest kluczowe dla tworzenia systemów SI, które pozytywnie wpływają na nasze życie. Na koniec spojrzymy w przyszłość, zarysowując ekscytujące perspektywy i wyzwania, jakie SI niesie w kształtowaniu zrównoważonej przyszłości.

Exercise 1: Demokratyzacja sztucznej inteligencji Exercise 2: Najlepsze praktyki demokratyzacji AI Exercise 3: Otwieranie drzwi do otwartych danych Exercise 4: Wyjaśnialność i interpretowalność Exercise 5: Prześledź ścieżkę pingwina Exercise 6: Interpretowanie wyjaśnień SHAP Exercise 7: Wyzwania społeczne: etyka, sprawiedliwość i prywatność Exercise 8: Udostępnianie danych na rzecz rozwoju AI Exercise 9: Zachowanie stronnicze czy bezstronne?

Bieżące ćwiczenie

Exercise 10: Stronniczy pojazd Exercise 11: Wyzwania społeczne: przyszłość AI Exercise 12: Tysiąc twarzy zrównoważonej AI Exercise 13: Paola i ludzki wymiar AI Exercise 14: Jedna podróż dobiega końca, inna się zaczyna