Doğru, Şeffaflık, yapay zeka etiğinin temel ilkelerinden biridir., Veri kümesindeki dengesizlik, YZ sistemlerinde yanlılığa yol açabilir., Adalet, yapay zeka kararlarının farklı gruplara eşit yaklaşmasını hedefler., Hesap verebilirlik, YZ sistemlerinin sonuçlarından sorumluluk taşır., Önyargılı verilerle eğitilen modeller ayrımcı sonuçlar üretebilir., Gizlilik, yapay zeka uygulamalarında korunması gereken önemli bir değerdir., Bir modelin doğruluğu yüksek olsa bile adil olmayabilir., Yanlılık yalnızca algoritmadan değil, verinin toplanma sürecinden de kaynaklanabilir., İnsan denetimi, etik riskleri azaltmada önemli bir rol oynar., Adalet problemleri, bazı kullanıcı gruplarının sistematik olarak dezavantaj yaşamasına neden olabilir., Yanlış, Yapay zeka etiğinde yalnızca teknik performans önemlidir., Yanlılık problemi sadece kasıtlı ayrımcılık olduğunda ortaya çıkar., Daha fazla veri kullanmak her zaman daha adil sonuçlar garanti eder., Bir YZ sistemi doğru tahmin yapıyorsa etik açıdan mutlaka uygundur., Şeffaflık ilkesi, modelin nasıl karar verdiğinin açıklanmasını gerektirmez., Adalet ve doğruluk arasında hiçbir zaman gerilim yaşanmaz., Gizlilik ihlalleri, yapay zeka etiği kapsamına girmez., Yanlılık yalnızca veri bilimcilerin bireysel görüşlerinden kaynaklanır., Etik ilkeler yalnızca YZ geliştirildikten sonra değerlendirilmelidir., Hesap verebilirlik, YZ sistemlerinde sorumluluğun belirsiz olması demektir.

7-19

by
Print
Embed

Leaderboard

Visual style

Options

AI Enhanced: This activity contains content generated by AI. Learn more.

Switch template

Continue editing: ?