Tính công bằng

Tính công bằng đề cập đến những kết quả có thể khác biệt mà người dùng cuối có thể gặp phải liên quan đến các đặc điểm nhạy cảm như chủng tộc, thu nhập, xu hướng tình dục hoặc giới tính thông qua việc đưa ra quyết định dựa trên thuật toán. Ví dụ: liệu thuật toán tuyển dụng có thiên vị đối với hoặc chống lại những người có tên liên quan đến một giới tính hoặc sắc tộc cụ thể không?

Tìm hiểu thêm về cách các hệ thống học máy có thể chịu ảnh hưởng của thành kiến của con người trong video này:

Để xem ví dụ thực tế, hãy đọc về cách các sản phẩm như Google Tìm kiếm và Google Photos cải thiện tính đa dạng của việc thể hiện tông da thông qua Thang phân loại tông da của Monk.

Có những phương pháp đáng tin cậy để xác định, đo lường và giảm thiểu độ sai lệch trong các mô hình. Mô-đun Tính công bằng của Khoá học học máy ứng dụng cung cấp thông tin chi tiết về tính công bằng và các kỹ thuật giảm thiểu thiên kiến.

People + AI Research (PAIR) cung cấp các công cụ AI có thể khám phá mang tính tương tác về Đo lường tính công bằng và Thiên kiến tiềm ẩn để giải thích những khái niệm này. Để biết thêm các thuật ngữ liên quan đến tính công bằng trong học máy, hãy xem Thuật ngữ về học máy: Tính công bằng | Google for Developers.