Demokrat DPR baru saja menyelesaikan konferensi pers yang berfokus pada bias kecerdasan buatan. Pesan utamanya? "AI mencerminkan setiap bias dan setiap ketidaksetaraan serta ketidakadilan yang tertanam dalam sistem kita."
Sesi ini menyoroti kekhawatiran yang semakin besar tentang bagaimana model pembelajaran mesin memperpetuasi kesenjangan masyarakat yang sudah ada. Para legislator menekankan bahwa pengambilan keputusan algoritma dalam bidang keuangan, rekrutmen, dan moderasi konten sering kali justru memperkuat prasangka historis alih-alih menghilangkannya.
Perdebatan ini juga bukan hal baru di ranah kripto—protokol terdesentralisasi mengklaim dapat menghilangkan bias manusia, tetapi data yang dimasukkan ke dalam smart contract tetap bisa membawa cacat yang sama. Baik itu AI tradisional maupun sistem berbasis blockchain, pertanyaannya tetap: bagaimana kita membangun teknologi yang lebih adil jika data latihannya sendiri sudah bias?
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
18 Suka
Hadiah
18
2
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
WalletDetective
· 4jam yang lalu
Sederhananya, sampah masuk sampah keluar, algoritma tidak bisa membersihkan data yang buruk.
Lihat AsliBalas0
GweiWatcher
· 4jam yang lalu
Singkatnya, sampah masuk sampah keluar, mau dikemas seperti apa pun tetap tidak bisa mengubah hakikatnya.
Demokrat DPR baru saja menyelesaikan konferensi pers yang berfokus pada bias kecerdasan buatan. Pesan utamanya? "AI mencerminkan setiap bias dan setiap ketidaksetaraan serta ketidakadilan yang tertanam dalam sistem kita."
Sesi ini menyoroti kekhawatiran yang semakin besar tentang bagaimana model pembelajaran mesin memperpetuasi kesenjangan masyarakat yang sudah ada. Para legislator menekankan bahwa pengambilan keputusan algoritma dalam bidang keuangan, rekrutmen, dan moderasi konten sering kali justru memperkuat prasangka historis alih-alih menghilangkannya.
Perdebatan ini juga bukan hal baru di ranah kripto—protokol terdesentralisasi mengklaim dapat menghilangkan bias manusia, tetapi data yang dimasukkan ke dalam smart contract tetap bisa membawa cacat yang sama. Baik itu AI tradisional maupun sistem berbasis blockchain, pertanyaannya tetap: bagaimana kita membangun teknologi yang lebih adil jika data latihannya sendiri sudah bias?