2. Tveganja pri uporabi podatkov v strojnem učenju

Evropska parlamentarna raziskovalna služba je v svoji študiji o umetni inteligenci1  navedla: "Pomembno je opozoriti, da algoritmi umetne inteligence ne morejo biti objektivni, saj tako kot ljudje med učenjem razvijejo način razumevanja tistega, kar so že videli, in ta 'pogled na svet' uporabljajo za razvrščanje novih situacij, s katerimi se soočajo."
V naslednjih poglavjih predstavljamo od kod izvira subjektivnost umetne inteligence in kakšna so s tem povezana tveganja.

__________________________

  1. Artificial intelligence: How does it work, why does it matter, and what can we do about it ? - Philip Boucher, Scientific Foresight Unit (STOA) - ISBN: 978-92-846-6770-3 - Union Européenne, 2020 ↩