Search a title or topic

Over 20 million podcasts, powered by 

Player FM logo
Artwork

Content provided by Sunil. All podcast content including episodes, graphics, and podcast descriptions are uploaded and provided directly by Sunil or their podcast platform partner. If you believe someone is using your copyrighted work without your permission, you can follow the process outlined here https://staging.podcastplayer.com/legal.
Player FM - Podcast App
Go offline with the Player FM app!

Automatisering Bias og Ulighed

5:57
 
Share
 

Manage episode 482736879 series 3626184
Content provided by Sunil. All podcast content including episodes, graphics, and podcast descriptions are uploaded and provided directly by Sunil or their podcast platform partner. If you believe someone is using your copyrighted work without your permission, you can follow the process outlined here https://staging.podcastplayer.com/legal.

Udforsk automatiseringsbias, hvordan fordomsfulde algoritmer kan fastholde diskrimination og ulighed i forskellige sektorer, og hvad der skal til for at skabe retfærdige AI-systemer. Lær om vigtigheden af diverse data, gennemsigtighed og etisk praksis for at adressere algoritmisk bias.

Vigtige emner dækket i podcasten:

  • Hvad automatiseringsbias er, og hvorfor mennesker har en tendens til at over-stole på automatiserede systemer, selv når de er mangelfulde eller partiske.
  • Hvordan procesautomatisering kan forstærke algoritmisk bias, hvis data, der bruges til at træne algoritmerne, indeholder eksisterende fordomme.
  • De vidtrækkende konsekvenser af automatiseringsbias, herunder nedsatte muligheder, forstærkning af stereotyper og erosion af tillid.
  • Eksempler fra den virkelige verden på algoritmisk bias i systemer som Michigans arbejdsløshedssystem, Arkansas Medicaid, Amazons ansættelsesværktøj, sundhedspleje, uddeling af karakterer i Storbritannien og screening/investeringsbeslutninger inden for boliger.
  • Tilgange til at tackle automatiseringsbias og algoritmisk bias, herunder at sikre diverse data, fremme gennemsigtighed, ansvarlighed og integrere etisk AI-praksis.

At bygge retfærdige og uvildige automatiserede systemer kræver en dyb forståelse af disse udfordringer. Virksomheder, der ønsker at udnytte potentialet i procesautomatisering, samtidig med at de sikrer retfærdighed, gennemsigtighed og etisk ansvar, kan drage fordel af en partner med ekspertise på området. WeblineIndia har erfaring med at udvikle skræddersyede softwareløsninger herunder SaaS ved hjælp af teknologier som AI, Maskinlæring og React. De lægger vægt på algoritmets etik og arbejder for at minimere algoritmisk bias, hvilket er afgørende for at sikre, at teknologien bruges ansvarligt. Med over 25 års erfaring i softwareudvikling og vedligeholdelse forstår de kompleksiteten ved at bygge løsninger, der fremmer retfærdighed for alle.

For at lære mere om at bygge inkluderende og retfærdige AI-drevne løsninger til din virksomhed, kan du kontakte WeblineIndia deres hjemmeside på www.weblineindia.com, send en e-mail til [email protected], eller ring på +1-213-908-1090 (USA).

Hvis du fandt denne lyd informativ, bedes du like, dele og efterlade en kommentar nedenfor. Abonnér også på vores kanal for mere indsigt i softwareudviklingstjenester.

  continue reading

100 episodes

Artwork
iconShare
 
Manage episode 482736879 series 3626184
Content provided by Sunil. All podcast content including episodes, graphics, and podcast descriptions are uploaded and provided directly by Sunil or their podcast platform partner. If you believe someone is using your copyrighted work without your permission, you can follow the process outlined here https://staging.podcastplayer.com/legal.

Udforsk automatiseringsbias, hvordan fordomsfulde algoritmer kan fastholde diskrimination og ulighed i forskellige sektorer, og hvad der skal til for at skabe retfærdige AI-systemer. Lær om vigtigheden af diverse data, gennemsigtighed og etisk praksis for at adressere algoritmisk bias.

Vigtige emner dækket i podcasten:

  • Hvad automatiseringsbias er, og hvorfor mennesker har en tendens til at over-stole på automatiserede systemer, selv når de er mangelfulde eller partiske.
  • Hvordan procesautomatisering kan forstærke algoritmisk bias, hvis data, der bruges til at træne algoritmerne, indeholder eksisterende fordomme.
  • De vidtrækkende konsekvenser af automatiseringsbias, herunder nedsatte muligheder, forstærkning af stereotyper og erosion af tillid.
  • Eksempler fra den virkelige verden på algoritmisk bias i systemer som Michigans arbejdsløshedssystem, Arkansas Medicaid, Amazons ansættelsesværktøj, sundhedspleje, uddeling af karakterer i Storbritannien og screening/investeringsbeslutninger inden for boliger.
  • Tilgange til at tackle automatiseringsbias og algoritmisk bias, herunder at sikre diverse data, fremme gennemsigtighed, ansvarlighed og integrere etisk AI-praksis.

At bygge retfærdige og uvildige automatiserede systemer kræver en dyb forståelse af disse udfordringer. Virksomheder, der ønsker at udnytte potentialet i procesautomatisering, samtidig med at de sikrer retfærdighed, gennemsigtighed og etisk ansvar, kan drage fordel af en partner med ekspertise på området. WeblineIndia har erfaring med at udvikle skræddersyede softwareløsninger herunder SaaS ved hjælp af teknologier som AI, Maskinlæring og React. De lægger vægt på algoritmets etik og arbejder for at minimere algoritmisk bias, hvilket er afgørende for at sikre, at teknologien bruges ansvarligt. Med over 25 års erfaring i softwareudvikling og vedligeholdelse forstår de kompleksiteten ved at bygge løsninger, der fremmer retfærdighed for alle.

For at lære mere om at bygge inkluderende og retfærdige AI-drevne løsninger til din virksomhed, kan du kontakte WeblineIndia deres hjemmeside på www.weblineindia.com, send en e-mail til [email protected], eller ring på +1-213-908-1090 (USA).

Hvis du fandt denne lyd informativ, bedes du like, dele og efterlade en kommentar nedenfor. Abonnér også på vores kanal for mere indsigt i softwareudviklingstjenester.

  continue reading

100 episodes

All episodes

×
 
Loading …

Welcome to Player FM!

Player FM is scanning the web for high-quality podcasts for you to enjoy right now. It's the best podcast app and works on Android, iPhone, and the web. Signup to sync subscriptions across devices.

 

Listen to this show while you explore
Play