В современном мире принятие решений — сложный и ответственный процесс, особенно когда в нем участвуют люди. Организации стремятся выявить лучших сотрудников, финансовые учреждения вкладывают значительные средства в управление рисками, а страховые компании выделяют ресурсы для выявления мошеннических требований. Фирмы также ищут наиболее эффективные стратегии удержания сотрудников. Однако существующие методы, такие как пулы, часто дают неточные решения, что приводит к поиску виноватых при возникновении проблем. Оценка производительности человека является критически важной основой для любой отрасли, которая требует беспристрастной и тщательной оценки. Использование единственной оценки человеческого фактора в оценках на основе ИИ может привести к увеличению неопределенности и неточным результатам. Оценки на основе ИИ могут привести к предвзятости, основанной на культуре, поле, религии, различном происхождении, возрасте, способностях и эмоциональных факторах.
В прошлом при исследовании данных всегда была погрешность. Однако достижения в поисковых системах привели к аномалиям, когда новостные сайты с высокой посещаемостью будут иметь более высокий рейтинг, чем специализированные туристические сайты, несмотря на их опыт. Структуры доменов были разработаны для решения этих проблем путем изучения различных аспектов, таких как размер, домен, пользователи, затраченное время и просмотренные страницы. Ведущие поисковые системы в конечном итоге провели различие между контентом и рекламой с использованием недвижимости, что привело к важности качественного контента.
Люди — сложные существа, и на их поведение влияет множество переменных, которые меняются со временем, что затрудняет для машин точное определение надежности. На поведение человека влияют различные факторы, и определенность не всегда гарантируется. Анализ человеческого поведения, в отличие от классификации веб-сайтов, может дать лишь частичные ответы. Подход, основанный на ожидании конкретных ответов на допросах или проверках надежности человека, нуждается в пересмотре, поскольку он не учитывает предубеждения и намерения.
Необходимы более точные методы для повышения точности анализа человеческого поведения. Чтобы обеспечить точные результаты, анкеты должны учитывать критически важные входные данные, такие как культура, события, семья, давление, стресс и стабильность. Разработчики могут изучать и применять отраслевые практики, чтобы избежать предубеждений и решать дилеммы, которые могут возникнуть. Время также имеет решающее значение при анализе данных, а для эффективного анализа необходима надлежащая аппаратная поддержка.
В современном технологическом ландшафте предвзятость представляет собой серьезную проблему, и компании все чаще стремятся свести к минимуму или искоренить ее. Предвзятость проникает в различные области, от рынка труда до продаж и даже в области медицины. Это особенно распространено в системах ИИ, которые полагаются исключительно на единственное измерение для анализа сложного человеческого поведения.
Когда технология действует в рамках ограничений одного измерения, она становится однородной и ограниченной в своей способности охватывать разнообразные аспекты человеческого опыта. Сосредоточение внимания исключительно на одном элементе, голосе, движении глаз или чертах лица может улучшить определенные аспекты, такие как эффективность продаж или проверка KYC (знай своего клиента). Однако этот подход должен отражать полную картину личности человека, что может способствовать предвзятости.
Принятие многомерного подхода к анализу поведения имеет важное значение для решения этой проблемы. Более полное понимание личности человека может быть получено путем рассмотрения различных когнитивных, эмоциональных и контекстуальных факторов. Эта инклюзивная методология снижает риск предвзятости и способствует более точному и детализированному представлению отдельных лиц.
Компании должны отдавать приоритет целостным подходам, учитывающим сложность человеческого поведения. Более точная и объективная оценка может быть достигнута за счет использования технологий, которые регистрируют различные показатели, включая выражение лица, тон голоса, язык тела и многое другое. Признавая ограничения однофакторного анализа и принимая во внимание многогранную перспективу, предприятия могут стремиться к более справедливому и инклюзивному будущему. Интегрируя комплексные технологии, можно свести к минимуму предубеждения и достичь более целостного понимания людей, что в конечном итоге приведет к более справедливым результатам и более инклюзивному обществу.
В заключение, точное определение надежности человека является сложной задачей из-за сложности человеческого поведения, на которое влияют многочисленные факторы. Текущие методы и анкеты, используемые в технологиях обеспечения надежности человека, нуждаются в доработке, чтобы учесть критически важные входные данные и избежать систематических ошибок. Платформа глубоких технологий, разработанная Revealense, использует ответственный ИИ для оценки различных человеческих приложений, включая собеседования при приеме на работу, роли с высоким уровнем доверия, финансовую ответственность, предотвращение мошенничества и здравоохранение. Эта платформа обращается к человеческим эмоциям, поведению и сложностям познания, позволяя проводить более точные оценки в этих областях.
