Hogyan lehet az MI-t övező villámgyors innovációt és a szabályozói, etikai kérdéseket egyensúlyba hozni úgy, hogy ne gátoljuk a fejlődést, kivált az adatbiztonság terén?
Tilesch György: Jelenleg minden MI-szabályozói testület ezzel küzd, legyen az nagyvállalati, állami vagy nemzetek fölötti szereplő. Az Egyesült Államok próbálja tartani magát az innovációbarát, önkéntes alapú megfelelési megoldásokhoz, míg az EU a kockázati alapú reguláció mellett tette le a voksát. Kína értelemszerűen a pártszervezetből induló felső szabályozói nyomást erőlteti. Egyelőre nem látni, melyik út fog dominálni.
Milyen konkrét lépéseket lehet tenni, hogy minimalizáljuk az MI-modellek – például demográfiai vagy rasszalapú – elfogultságát különböző témákban?
Erik Slooten: Az MI-modellek elfogultsága tréningadatokból származik. A nagy nyelvi modellek önmagukban nem akarnak elfogultságot tanúsítani, de az őket tanító emberekben élnek ilyen hajlamok. Az emberi előfeltételezések is olyan vélt vagy valós információkon, következtetéseken alapulnak, amiket az emberek életük során megéltek.
A strukturálatlan adatok velejárója, hogy magukban hordozzák ennek az emberi előítélet-halmaznak a nyomait. Így fontos ezeket az adatokat tisztítani, vagy a modelleket úgy alakítani, hogy mindig a legszélesebb adatforrásra támaszkodva adjanak választ. Nagyon nehéz feladat, megoldásra vár.
