Наука о данных — это область, которая взорвалась в последние годы. Это позволяет людям использовать силу данных для прогнозирования, влияния и контроля результатов в обществе. Наука о данных может внести свой вклад в проекты социального развития, определяя и ориентируясь на потребности или разрабатывая более совершенные политики.
Наука о данных часто требует передовых методов статистики и машинного обучения для извлечения знаний из больших наборов данных при решении сложных задач. В этом блоге мы обсудим, как наука о данных и искусственный интеллект могут улучшить сообщество.
Чтобы подписаться на мою еженедельную рассылку новостей для получения дополнительных сообщений в блоге, нажмите здесь!
ИИ неэтичен; ИИ во благо часто бывает вреден.
ИИ — мощный инструмент. Он может совершать как зло, так и добро, и потенциальные этические последствия использования ИИ значительны. Это может привести к стигматизации ИИ за неэтичность.
Хотя мы познакомились со способностью ИИ принимать решения в автономных транспортных средствах, программном обеспечении для распознавания лиц и обработке естественного языка, мы все еще многого не знаем о последствиях ИИ.
Недостаток знаний в этой области означает, что людям, как правило, не нравится идея принятия решений машиной, и они опасаются их использования.
Одним из способов снижения этого риска является обучение этике и ответственному использованию ИИ. Такие организации, как Партнерство по ИИ, могут помочь в обучении организаций тому, как им следует использовать ИИ в своих проектах.
Изучая себя, прежде чем внедрять проект ИИ, и сотрудничая с другими организациями в своих социальных проектах, вы можете преодолеть эти проблемы и изменить общество к лучшему.
Использование ИИ для развития общества
Искусственный интеллект (ИИ) — это подмножество машинного обучения, связанное с проектированием и использованием интеллектуальных машин. ИИ может решать сложные проблемы, такие как прогнозирование состояния здоровья населения и улучшение индивидуального процесса принятия решений.
Наука о данных на благо общества использует технологии искусственного интеллекта для извлечения знаний из больших наборов данных и создания прогностических моделей мира. Делая науку о данных более доступной, организации могут бороться с бедностью, бездомностью и образованием.
Применение ИИ для социального развития
Наука о данных помогает обществу несколькими способами. Вот некоторые из приложений, выделенных Мэттью Стюартом.
- Объединение спутниковых снимков и машинного обучения для прогнозирования бедности
- Прогнозирование диабетической ретинопатии
- О выявлении хэштегов в данных Twitter о стихийных бедствиях
- Слабый контроль за обнаружением фейковых новостей с помощью обучения с подкреплением
- Защита геолокационной конфиденциальности коллекций фотографий
- Обнаружение и отслеживание коллективных птичьих поселений по данным метеолокатора
- Стэнфордский тест остроты зрения: точный тест зрения с использованием байесовских методов и открытие в области зрительной реакции человека
- Лингвистические отпечатки интернет-цензуры: случай Sina Weibo
Возможные проблемы, связанные с использованием ИИ
Область науки о данных быстро расширяется, и существует множество способов развития общества. К сожалению, в последнее время искусственный интеллект используется для автоматизации расовой и гендерной предвзятости в полиции. Много достижений было достигнуто в использовании ИИ в социальных проектах, но важно помнить, что он также может быть силой зла. Итак, вот десять шагов Маккинси к развертыванию продуктов обработки данных на благо общества для преодоления барьеров.
1. Определите, какой тип проблемы вы хотите решить. Имейте четкое определение проблемы с измеримыми целями и требованиями для достижения успеха.
2. Перевести социальные проблемы в технические проблемы.
3. Сравните ценность ИИ с другими решениями и оцените потенциальные риски и способы их снижения, чтобы определить, является ли ИИ правильным решением.
4. Организация социального сектора, располагающая ресурсами для масштабного развертывания решения ИИ, взяла на себя обязательство решить определенную социальную проблему.
5. Убедитесь, что требуемый набор данных доступен.
6. Сделайте данные доступными для общего пользования и конструктора решений.
7. Обеспечить наличие качественных данных — предварительно обработанных данных в стандартном формате для использования алгоритмом обучения. Акцент смещается с больших данных на качественные данные.
8. Создавайте и обучайте модели ИИ на доступном наборе данных.
9. Используйте модель обученного ИИ, чтобы доказать ее ценность на местах и сообщить об этом.
10. Создайте технические возможности для запуска и поддержки модели ИИ независимо и устойчиво.
Заключение
ИИ — это мощный инструмент, который может помочь нам внести позитивные изменения в мир. Существует множество различных способов использования ИИ для решения этих проблем и изменения ситуации. Но прежде чем вы окунетесь в мир науки о данных, есть несколько моментов, на которые следует обратить внимание, чтобы сделать это правильно.
На следующей неделе я покажу вам три простых проекта по науке о данных, которые помогут вам начать работу.
Прогуляйтесь вниз и нажмите кнопку «Нравится», если вам нравится этот блог.
Следите за мной в LinkedIn и Medium.
Чтобы подписаться на мою еженедельную рассылку для получения дополнительных сообщений в блоге, нажмите здесь!
Увидимся на следующей неделе. Спасибо.
дальнейшее чтение
- Подход Маккинси
- Партнерство по ИИ
- Работа Мэтью Стюарта над ИИ на благо общества
- Проверьте другие выделенные ссылки в блоге
Бонус
Вашему бизнесу нужна помощь с визуализацией и аналитикой данных?
Неха Сегал, доктор философии и Сеун Аджао, доктор философии проводят в марте бесплатные семинары для малых и средних предприятий в районе Шеффилд-Сити.
Это часть услуги Цифровые инновации для роста (DIfG) Университета Шеффилд-Халлам, поддерживаемой Европейским фондом регионального развития, Northern Powerhouse и Barnsley Council.
Подробнее можно узнать здесь: https://bit.ly/3sExG9W.
