ትንታኔ ውሸት
የትንታኔ አድልዎ
ማርክ ትዌይን በክርክር እንዲህ አለ፡- “ሦስት ዓይነት ውሸቶች አሉ፡ ውሸት፣ የተወገዘ ውሸቶች እና ትንታኔ. "
ትንታኔዎች ጠቃሚ እና ተግባራዊ ግንዛቤዎችን እንደሚሰጡን እንደቀላል እንወስዳለን። ብዙ ጊዜ የማናስተውለው የራሳችን አድሎአዊነት እና የሌሎች ሰዎች በጣም የተራቀቁ ሶፍትዌሮች እና ሲስተሞች እንኳ በሚሰጡን መልሶች ላይ ተጽዕኖ እንደሚያሳድሩ ነው። አንዳንድ ጊዜ፣ በሐቀኝነት ልንገለበጥ እንችላለን፣ ነገር ግን፣ በተለምዶ፣ ወደ ትንታኔዎቻችን ዘልቀው የሚገቡ ስውር እና ሳናውቅ አድሎአዊ ሊሆኑ ይችላሉ። ከአድልዎ ትንታኔ በስተጀርባ ያለው ተነሳሽነት ብዙ ነው። አንዳንድ ጊዜ ከሳይንስ የምንጠብቀው የማያዳላ ውጤት 1) መረጃው እንዴት እንደሚቀርብ ስውር ምርጫዎች፣ 2) ወጥነት የሌላቸው ወይም ውክልና የሌላቸው መረጃዎች፣ 3) AI ሲስተምስ እንዴት እንደሚሰለጥኑ፣ 4) የተመራማሪዎች ወይም ሌሎች የሚሞክሩትን አለማወቅ፣ ብቃት ማነስ ተጽእኖ ያሳድራል። ታሪኩን ለመናገር፣ 5) ትንታኔው ራሱ።
አቀራረቡ አድሏዊ ነው።
አንዳንዶቹ ውሸቶች ከሌሎቹ ለመለየት ቀላል ናቸው። ምን መፈለግ እንዳለብህ ስታውቅ በቀላሉ ሊከሰት የሚችልን ነገር ልታገኝ ትችላለህ አሳሳች ግራፎች እና ገበታዎች.
ቢያንስ አሉ ውሂብን በተሳሳተ መንገድ ለማሳየት አምስት መንገዶች: 1) የተወሰነ የውሂብ ስብስብ አሳይ, 2). ያልተዛመዱ ግንኙነቶችን አሳይ፣ 3) ውሂብን በስህተት አሳይ፣ 4) ውሂብ ባልተለመደ ሁኔታ አሳይ፣ ወይም 5)። ውሂብ ከመጠን በላይ ቀለል ያለ አሳይ።
የተወሰነ የውሂብ ስብስብ አሳይ
ውሂቡን መገደብ ወይም በዘፈቀደ ያልሆነ የውሂብ ክፍልን መምረጥ ከትልቁ ስዕል ጋር የማይጣጣም ታሪክ ሊናገር ይችላል። መጥፎ ናሙና፣ ወይም የቼሪ መልቀም፣ ተንታኙ ትልቅ ቡድንን ለመወከል የማይወክል ናሙና ሲጠቀም ነው።
በመጋቢት 2020, የጆርጂያ የህዝብ ጤና መምሪያ ይህንን ገበታ እንደ ዕለታዊ ሁኔታ ሪፖርቱ አሳትሟል። እሱ በእርግጥ ከመልሶ በላይ ብዙ ጥያቄዎችን ያስነሳል።
ከጎደሉት ነገሮች አንዱ አውድ ነው። ለምሳሌ፣ ለእያንዳንዱ የዕድሜ ቡድን የህዝቡ መቶኛ ምን ያህል እንደሆነ ማወቅ ጠቃሚ ነው። ሌላው ቀላል የሚመስለው የፓይ ገበታ ጉዳይ እኩል ያልሆኑ የዕድሜ ቡድኖች ነው። 0-17 18 አመት አለው፣ 18-59 42 አለው፣ 60+ ክፍት ነው፣ ግን 40 አመት አካባቢ አለው። ማጠቃለያው፣ በዚህ ቻርት ላይ ብቻ፣ አብዛኛዎቹ ጉዳዮች ከ18-59 አመት እድሜ ክልል ውስጥ ያሉ ናቸው። የ60+ አመት እድሜ ያለው ቡድን በኮቪድ ጉዳዮች ላይ ብዙም ያልተጎዳ ይመስላል። ግን ይህ አጠቃላይ ታሪክ አይደለም።
ለማነፃፀር ፣ ይህ የተለየ መረጃ በ ላይ ተዘጋጅቷል። የ CDC ድር ጣቢያ ገበታዎች የኮቪድ ጉዳዮችን በእድሜ ቡድን ከተጨማሪ መረጃ በእያንዳንዱ የዕድሜ ክልል ውስጥ ባለው የአሜሪካ ህዝብ መቶኛ።
ይህ የተሻለ ነው። ተጨማሪ አውድ አለን። ከ18-29፣ 30-39፣ 40-49 ያሉ የእድሜ ቡድኖች በህዝቡ ውስጥ ካለው የዕድሜ ቡድን መቶኛ የበለጠ የጉዳይ መቶኛ እንዳላቸው ማየት እንችላለን። አሁንም አንዳንድ እኩል ያልሆኑ የዕድሜ ምድቦች አሉ። ለምንድን ነው 16-17 የተለየ የዕድሜ ቡድን የሆነው? አሁንም ይህ ሙሉው ታሪክ አይደለም፣ ነገር ግን ተመራማሪዎች አምዶችን ጽፈዋል፣ ትንበያዎችን እና ትዕዛዞችን ከዚህ ባነሰ ጊዜ ጽፈዋል። በግልጽ እንደሚታየው፣ በኮቪድ፣ እንደ አወንታዊ ጉዳይ መቆጠርን የሚነኩ ከእድሜ በተጨማሪ ብዙ ተለዋዋጮች አሉ፡ የክትባት ሁኔታ፣ የፈተናዎች መገኘት፣ የተፈተነባቸው ጊዜያት ብዛት፣ ተላላፊ በሽታዎች እና ሌሎች ብዙ። የጉዳዮች ብዛት, እራሱ, ያልተሟላ ምስል ያቀርባል. አብዛኛዎቹ ባለሙያዎች ኮቪድ በእያንዳንዱ የዕድሜ ክልል ውስጥ እንዴት እንደሚጎዳ ለማየት የሟቾችን ብዛት፣ ወይም ከ100,000 ሕዝብ ውስጥ የሟቾችን መቶኛ ወይም የጉዳይ-ሞት ጉዳዮችን ይመለከታሉ።
የማይዛመዱ ግንኙነቶችን አሳይ
እንዳለ ግልጽ ነው። ጠንካራ ግንኙነት አሜሪካ በሳይንስ፣ በህዋ እና በቴክኖሎጂ ላይ በሚያወጣው ወጪ እና ራስን በማንጠልጠል፣ በማነቅ እና በመታፈን ራስን የመግደል ብዛት መካከል። ቁርኝቱ 99.79% ነው፣ ፍጹም ተዛማጅ ነው።
ይሁን እንጂ እነዚህ ነገሮች እርስ በርስ የተያያዙ ናቸው ወይስ አንዱ ምክንያት ሌላውን የሚያመጣው ማን ነው? ሌሎች በጣም ትንሽ ጽንፍ ምሳሌዎች አሉ, ግን ያነሰ አስመሳይ አይደሉም. በ Scripps ብሔራዊ የፊደል አጻጻፍ ንብ እና በመርዛማ ሸረሪቶች የተገደሉ ሰዎች ብዛት በፊደሎች መካከል ተመሳሳይ ጠንካራ ግንኙነት አለ። በአጋጣሚ? አንተ ወስን.
ሌላው አሳሳች ሊሆን የሚችለውን ይህን መረጃ ለመቅረጽ የሚቻልበት መንገድ በሁለቱም የ Y-axes ላይ ዜሮን ማካተት ነው።
ውሂብን በስህተት አሳይ
ከ ውሂብን በመጥፎ ሁኔታ እንዴት ማሳየት እንደሚቻልየዩናይትድ ስቴትስ የጆርጂያ ግዛት ከፍተኛውን የተረጋገጡ የኮቪድ-5 ጉዳዮች ቁጥር ያላቸውን 19 አውራጃዎች አቅርቧል።
ትክክል ነው የሚመስለው? የተረጋገጡ የኮቪድ-19 ጉዳዮች የቁልቁለት አዝማሚያ በግልፅ አለ። የ X-ዘንግ ማንበብ ትችላለህ? የ X-ዘንግ ጊዜን ይወክላል. በተለምዶ ቀኖች ከግራ ወደ ቀኝ ይጨምራሉ። እዚህ በኤክስ ዘንግ ላይ ትንሽ የጊዜ ጉዞን እናያለን፡-
4/28/2020
4/27/2020
4/29/2020
5/1/2020
4/30/2020
5/4/2020
5/6/2020
5/5/2020
5/2/22020 ...
ጠብቅ? ምንድን? የ X ዘንግ በጊዜ ቅደም ተከተል አልተደረደረም። ስለዚህ፣ አዝማሚያው ጥሩ ቢመስልም፣ ምንም መደምደሚያ ላይ መድረስ አንችልም። ቀኖቹ የታዘዙ ከሆነ የጉዳዮቹ ብዛት አሞሌዎች ከማንኛውም ዓይነት አዝማሚያ የበለጠ የሳዙ ጥርስ ንድፍ ያሳያሉ።
እዚህ ላይ ቀላሉ ማስተካከያ ቀኖቹን የቀን መቁጠሪያ በሚያደርገው መንገድ መደርደር ነው።
ያልተለመደ ውሂብ አሳይ
ሁላችንም ስራ ላይ ነን። አእምሯችን በአለማችን ውስጥ ወጥነት ባለው ግምቶች ላይ በመመስረት ፈጣን ፍርድ እንድንሰጥ አስተምሮናል። ለምሳሌ፣ እኔ ባየሁት እያንዳንዱ ግራፍ የ x- እና y- መጥረቢያዎች በዜሮ ሲገናኙ ወይም ዝቅተኛ ዋጋዎችን ያሳያል። ይህንን ገበታ በአጭሩ ስንመለከት፣ ስለ ፍሎሪዳ ተጽእኖ ምን መደምደሚያ ላይ መድረስ ትችላለህ "የመሠረታዊ ህግህን ቁም.? እሱን ለመቀበል አፍሬያለሁ፣ ግን ይህ ግራፍ መጀመሪያ ላይ አሳሳተኝ። ዓይንህ በግራፊክ መሃል ወዳለው ጽሑፍ እና ቀስት በምቾት ይሳባል። ታች በዚህ ግራፍ ላይ ነው። ውሸት ላይሆን ይችላል - ውሂቡ እዚያ ነው. ግን፣ ለማታለል ታስቦ እንደሆነ ማሰብ አለብኝ። እስካሁን ካላዩት በy-ዘንጉ ላይ ያለው ዜሮ ከላይ ነው። ስለዚህ፣ የውሂብ አዝማሚያዎች እየቀነሱ ሲሄዱ፣ ያ ማለት ተጨማሪ ሞት ማለት ነው። ይህ ገበታ የሚያሳየው የጦር መሳሪያ በመጠቀም የተገደሉትን ሰዎች ቁጥር ነው። ተሻሽሏል ከ 2005 በኋላ ፣ በሂደቱ ላይ ተጠቁሟል ወደታች.
ውሂቡን ከመጠን በላይ ቀላል አሳይ
ተንታኞች የሲምፕሰን ፓራዶክስን ሲጠቀሙ የመረጃውን ከመጠን በላይ የማቅለል ምሳሌ ማየት ይቻላል። ይህ የተጠቃለለ መረጃ ወደ ክፍልፋዮች ከተከፋፈለ የተለየ መደምደሚያ ሲያሳይ የሚከሰት ክስተት ነው። በከፍተኛ ደረጃ የተዋሃዱ መቶኛዎችን ሲመለከቱ ይህ ወጥመድ ውስጥ ለመግባት ቀላል ነው። በስራ ላይ ያለው የሲምፕሰን ፓራዶክስ በጣም ግልፅ ከሆኑት ምሳሌዎች አንዱ ተዛማጅ ነው። የድብደባ አማካይ.
እዚህ ላይ ዴሪክ ጄተር ለ 1995 እና 1996 የውድድር ዘመናት ከዴቪድ ጀስቲስ የበለጠ አጠቃላይ የባቲንግ አማካይ እንዳለው እናያለን። አያዎ (ፓራዶክስ) የሚመጣው ፍትህ ጄተርን በሁለቱም ዓመታት በአማካይ ለመምታት እንደቻለ ስንገነዘብ ነው። በጥሞና ከተመለከቱ፣ ጄተር በ4 በ .1996 ዝቅተኛ አማካይ በ007 Jeter በግምት 1996x ተጨማሪ አት-የሌሊት ወፎች እንደነበረው ስትገነዘብ ትርጉም ይኖረዋል።ነገር ግን ፍትህ በ 10x ያህል የ at-የሌሊት ወፎች ቁጥር ብቻ ነበረው። 003 ከፍተኛ አማካይ በ1995።
አቀራረቡ ቀጥተኛ ይመስላል፣ ነገር ግን የሲምፕሰን ፓራዶክስ፣ በማወቅም ይሁን ባለማወቅ፣ የተሳሳተ ድምዳሜ ላይ ደርሷል። በቅርብ ጊዜ፣ በዜና እና በማህበራዊ ሚዲያ ላይ ከክትባት እና ከኮቪድ ሞት ጋር በተገናኘ የሲምፕሰን ፓራዶክስ ምሳሌዎች ነበሩ። አንድ ሠንጠረዥ ከ10-59 አመት የሆናቸው ሰዎች በተከተቡ እና ባልተከተቡ መካከል ያለውን የሞት መጠን በማነጻጸር የመስመር ግራፍ ያሳያል። ሰንጠረዡ እንደሚያሳየው ያልተከተቡ ሰዎች ያለማቋረጥ ዝቅተኛ የሞት መጠን አላቸው። እዚህ ምን እየተካሄደ ነው?
ጉዳዩ ከባቲንግ አማካኞች ጋር ከምናየው ጋር ተመሳሳይ ነው። በዚህ ጉዳይ ላይ ያለው መለያ በእያንዳንዱ የዕድሜ ቡድን ውስጥ ያሉ ግለሰቦች ቁጥር ነው. ግራፉ የተለያየ ውጤት ያላቸውን ቡድኖች ያጣምራል። ከ50-59 ያለውን የዕድሜ ክልልን ለየብቻ ከተመለከትን ፣የተከተበው ዋጋ የተሻለ መሆኑን እናያለን። በተመሳሳይ፣ ከ10-49 ብንመለከት፣ የተከተበው ዋጋ የተሻለ መሆኑንም እናያለን። አያዎ (ፓራዶክስ) የተዋሃደውን ስብስብ ሲመለከቱ, ያልተከተቡ ሰዎች የከፋ ውጤት ይኖራቸዋል. በዚህ መንገድ ውሂቡን በመጠቀም ለተቃራኒ ክርክሮች ጉዳይ ማቅረብ ይችላሉ።
መረጃው አድሏዊ ነው።
ውሂብ ሁልጊዜ ሊታመን አይችልም. በሳይንስ ማህበረሰብ ውስጥ እንኳን፣ ጥናት ከተደረጉ ተመራማሪዎች ውስጥ ከሶስተኛ በላይ የሚሆኑት አምነዋል "አጠራጣሪ የምርምር ልምዶች" ሌላ የምርምር ማጭበርበር መርማሪ ይላል፣ “በመረጃ ውስጥ በጣም ብዙ ማጭበርበር ሊኖር ይችላል - በሰንጠረዦች ፣ በመስመር ግራፎች ፣ የውሂብ ቅደም ተከተል [- እኛ በትክክል ከምናውቀው በላይ]። በወጥ ቤታቸው ጠረጴዛ ላይ የተቀመጠ ማንኛውም ሰው የተወሰኑ ቁጥሮችን በተመን ሉህ ውስጥ ማስቀመጥ እና አሳማኝ የሚመስል የመስመር ግራፍ መስራት ይችላል።
ይህ መጀመሪያ ለምሳሌ አንድ ሰው ይህን ያደረገው ይመስላል። ይህ ማጭበርበር ነው እያልኩ አይደለም፣ ነገር ግን እንደ ዳሰሳ ጥናት፣ በመረጃ ላይ የተመሰረተ ውሳኔ ላይ ለመድረስ የሚረዳ ምንም አይነት መረጃ አያመነጭም። ጥናቱ ምላሽ ሰጪዎችን ስለ ነዳጅ ማደያ ቡና ያላቸውን አስተያየት ወይም ሌላ ተዛማጅ ወቅታዊ ክስተትን የጠየቀ ይመስላል።
- በጣም ጥሩ
- ተለክ
- በጣም ጥሩ
የጥፋተኛ ወገን ማጣቀሻዎችን ለማስወገድ የትዊተርን ልጥፍ ቆርጬዋለሁ፣ ነገር ግን ይህ ትክክለኛው አጠቃላይ የጥናቱ የመጨረሻ ውጤቶች ገበታ ነው። እንደዚህ አይነት ጥናቶች ብዙም የተለመዱ አይደሉም። በግልጽ እንደሚታየው, ከመልሶቹ የተገኘው መረጃ የተፈጠረ ማንኛውም ገበታ በጥያቄ ውስጥ ያለው ቡና የማይታለፍ መሆኑን ያሳያል.
ችግሩ ይህ ዳሰሳ ተሰጥቶህ ከሆነ እና ለሀሳብህ የሚመጥን ምላሽ ባታገኝ ኖሮ የዳሰሳ ጥናቱን ትዘልለህ ነበር። ይህ የማይታመን መረጃ እንዴት እንደሚፈጠር የሚያሳይ ጽንፍ ምሳሌ ሊሆን ይችላል። ደካማ የዳሰሳ ጥናት ንድፍ ግን ጥቂት ምላሾችን ሊያስከትል ይችላል እና ምላሽ የሚሰጡ ሰዎች አንድ አስተያየት ብቻ አላቸው, የዲግሪ ጉዳይ ብቻ ነው. መረጃው የተዛባ ነው።
ይህ ሁለተኛው የውሂብ አድልዎ ምሳሌ ከ" ፋይሎች ነው.በጣም መጥፎው የኮቪድ 19 አሳሳች ግራፎች. "
እንደገና, ይህ ስውር እና ሙሉ በሙሉ ግልጽ አይደለም. የአሞሌው ግራፉ ለስላሳ - በጣም ለስላሳ - በፍሎሪዳ ውስጥ ለምትገኝ አውራጃ በጊዜ ሂደት አዎንታዊ የ COVID-19 ጉዳዮች መቶኛ መቀነስ ያሳያል። ጉዳዮች እየቀነሱ መሆናቸውን በቀላሉ መደምደሚያ ላይ መድረስ ይችላሉ. በጣም ጥሩ ነው፣ ምስሉ በትክክል ውሂቡን ይወክላል። ችግሩ በመረጃው ውስጥ ነው. ስለዚህ፣ እርስዎ ማየት ስለማይችሉ የበለጠ ስውር አድልዎ ነው። በመረጃው ውስጥ የተጋገረ ነው። መጠየቅ ያለብዎት ጥያቄዎች፣ የሚፈተኑት እነማን ናቸው? በሌላ አገላለጽ፣ መለያው ምንድን ነው፣ ወይም መቶኛ የምንመለከተው የህዝብ ብዛት። ግምቱ መላው ህዝብ ነው, ወይም ቢያንስ, ተወካይ ናሙና ነው.
ነገር ግን፣ በዚህ ወቅት፣ በዚህ ካውንቲ፣ ፈተናዎች ለተወሰኑ ሰዎች ብቻ ተሰጥተዋል። ኮቪድ-የሚመስሉ ምልክቶች ሊኖራቸው ይገባል ወይም በቅርብ ጊዜ ትኩስ ቦታዎች ዝርዝር ውስጥ ወዳለ ሀገር ተጉዘዋል። በተጨማሪም ውጤቱን ግራ የሚያጋባው እያንዳንዱ አዎንታዊ ምርመራ ተቆጥሯል እና እያንዳንዱ አሉታዊ ፈተና መቆጠሩ ነው። በተለምዶ፣ አንድ ግለሰብ አዎንታዊ ምርመራ ሲያደርግ፣ ቫይረሱ መንገዱን ሲጨርስ እንደገና ይሞክራሉ እና አሉታዊውን ይመርምሩ ነበር። ስለዚህ፣ በአንድ መልኩ፣ ለእያንዳንዱ አወንታዊ ጉዳይ፣ የሚሰርዘው አሉታዊ የሙከራ ጉዳይ አለ። አብዛኛዎቹ ፈተናዎች አሉታዊ ናቸው እና የእያንዳንዱ ግለሰብ አሉታዊ ሙከራዎች ተቆጥረዋል። ውሂቡ እንዴት እንደሚያዳላ እና በተለይም ውሳኔዎችን ለማድረግ ጠቃሚ እንዳልሆነ ማየት ይችላሉ።
AI ግብአት እና ስልጠና አድሏዊ ነው።
AI ወደ የተዛባ ውጤት ሊያመራ የሚችልባቸው ቢያንስ ሁለት መንገዶች አሉ፡ ከአድልዎ መረጃ ጀምሮ ወይም ትክክለኛ መረጃን ለማስኬድ አድሏዊ ስልተ ቀመሮችን መጠቀም።
ያዳላ ግቤት
ብዙዎቻችን AI ቁጥሮቹን ለመጨፍለቅ፣ ስልተ ቀመሮቹን ተግባራዊ ለማድረግ እና የመረጃው አስተማማኝ ትንታኔ እንዲተፋ እምነት ሊጣልበት ይችላል የሚል ግምት ውስጥ ነን። አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የሰለጠነውን ያህል ብልህ ሊሆን ይችላል። የሰለጠነበት መረጃ ፍጽምና የጎደለው ከሆነ ውጤቶቹ ወይም ድምዳሜዎቹም እምነት ሊጣልባቸው አይችሉም። ከላይ ካለው የዳሰሳ ጥናት አድልዎ ጋር በሚመሳሰል መልኩ፣ መረጃ የሚሆኑባቸው በርካታ መንገዶች አሉ። የተዛባ በማሽን መማር ውስጥ:.
- የናሙና አድልዎ - የሥልጠና መረጃ ስብስብ መላውን ሕዝብ አይወክልም።
- የማግለል አድሎአዊነት - አንዳንድ ጊዜ የውጭ የሚመስሉት በትክክል ልክ ናቸው፣ ወይም፣ ምን ማካተት እንዳለብን (ዚፕ ኮድ፣ ቀናቶች፣ ወዘተ) ላይ መስመር እንሳልለን።
- የመለኪያ አድሎአዊነት - ኮንቬንሽኑ ሁል ጊዜ ከሜኒስከሱ መሃል እና ታች መለካት ነው ፣ ለምሳሌ ፣ በቮልሜትሪክ ብልቃጦች ወይም የሙከራ ቱቦዎች ውስጥ ፈሳሾችን ሲለኩ (ከሜርኩሪ በስተቀር)።
- አድሎአዊነትን አስታውስ - ምርምር በተሳታፊዎች ማህደረ ትውስታ ላይ የተመሰረተ ነው.
- የታዛቢዎች አድልዎ - ሳይንቲስቶች, ልክ እንደ ሁሉም ሰዎች, ለማየት የሚጠብቁትን ለማየት የበለጠ ፍላጎት አላቸው.
- የፆታ እና የዘረኝነት አድሎአዊነት - ወሲብ ወይም ዘር ከልክ በላይ ወይም በታች - ሊወከል ይችላል.
- የማህበር አድልዎ - መረጃው የተዛባ አመለካከትን ያጠናክራል
AI አስተማማኝ ውጤቶችን እንዲመልስ የሥልጠና መረጃው እውነተኛውን ዓለም መወከል አለበት። ባለፈው የብሎግ መጣጥፍ ላይ እንደተነጋገርነው፣ የውሂብ ዝግጅት ወሳኝ እና እንደማንኛውም የውሂብ ፕሮጀክት ነው። አስተማማኝ ያልሆነ መረጃ የማሽን መማሪያ ስርዓቶችን የተሳሳተ ትምህርት ሊያስተምር ይችላል እና የተሳሳተ መደምደሚያ ያስከትላል. ያ፣ “ሁሉም መረጃዎች አድሏዊ ናቸው። ይህ ፓራኖያ አይደለም. ይህ እውነታ ነው።” – ዶክተር ሳንጂቭ ኤም. ናራያን፣ የስታንፎርድ ዩኒቨርሲቲ የሕክምና ትምህርት ቤት።
ለሥልጠና አድሏዊ መረጃን መጠቀም በርካታ የሚታወቁ AI ውድቀቶችን አስከትሏል። (ምሳሌ እዚህ ና እዚህ፣ ምርምር እዚህ..)
አድሏዊ ስልተ ቀመር
አልጎሪዝም ግብዓትን የሚቀበል እና የንግድ ችግርን ለመመለስ ውፅዓት የሚፈጥር የሕጎች ስብስብ ነው። እነሱ ብዙውን ጊዜ በደንብ የተገለጹ የውሳኔ ዛፎች ናቸው። አልጎሪዝም እንደ ጥቁር ሳጥኖች ይሰማቸዋል. እንዴት እንደሚሠሩ ማንም አያውቅም, እንዲያውም, ሌላው ቀርቶ እነሱን የሚጠቀሙ ኩባንያዎች. ኦህ፣ እና እነሱ ብዙውን ጊዜ የባለቤትነት መብት አላቸው። ሚስጥራዊነት ያለው እና ውስብስብ ባህሪያቸው አድሏዊ ስልተ ቀመሮች ተንኮለኛ ከሆኑባቸው ምክንያቶች አንዱ ነው። .
ዘርን ከግምት ውስጥ የሚያስገባውን የ AI ስልተ ቀመሮችን በህክምና፣ HR ወይም ፋይናንስ ግምት ውስጥ ያስገቡ። ዘር ምክንያት ከሆነ፣ ስልተ ቀመር የዘር ዓይነ ስውር ሊሆን አይችልም። ይህ በንድፈ ሀሳብ አይደለም. AI inን በመጠቀም በገሃዱ አለም እንደነዚህ አይነት ችግሮች ተገኝተዋል የመቅጠሪያ, ግልቢያ-አጋራ, የብድር ማመልከቻs, እና የኩላሊት መተካት.
ዋናው ነገር የእርስዎ ውሂብ ወይም አልጎሪዝም መጥፎ ከሆኑ ከጥቅም ውጭ ከሆኑ የከፋ ከሆነ አደገኛ ሊሆኑ ይችላሉ። እንደ "" የሚባል ነገር አለ.አልጎሪዝም ኦዲት” በማለት ተናግሯል። ግቡ ድርጅቶች ከፍትሃዊነት፣ አድልዎ እና አድልዎ ጋር በተገናኘ ከአልጎሪዝም ጋር የተያያዙ ሊሆኑ የሚችሉ ስጋቶችን እንዲለዩ መርዳት ነው። ሌላ ቦታ፣ Facebook በ AI ውስጥ አድልዎ ለመዋጋት AI እየተጠቀመ ነው.
ሰዎች ወገንተኛ ናቸው።
በሁለቱም በኩል ሰዎች አሉን. ሰዎች ትንታኔውን እያዘጋጁ ሲሆን ሰዎች መረጃውን እየተቀበሉ ነው። ተመራማሪዎች እና አንባቢዎች አሉ. በማንኛውም ግንኙነት ውስጥ, በማስተላለፍ ወይም በመቀበል ላይ ችግሮች ሊኖሩ ይችላሉ.
ለምሳሌ የአየር ሁኔታን እንውሰድ. "የዝናብ እድል" ማለት ምን ማለት ነው? በመጀመሪያ፣ የዝናብ እድል አለ ሲሉ የሚቲዎሮሎጂ ባለሙያዎች ምን ማለታቸው ነው? የአሜሪካ መንግስት እንዳለው ብሔራዊ የአየር ሁኔታ አገልግሎትየዝናብ እድል ወይም የዝናብ እድል (PoP) ብለው የሚጠሩት በአየር ትንበያ ውስጥ ብዙም ያልተረዱ ንጥረ ነገሮች አንዱ ነው። መደበኛ ፍቺ አለው፡ “የዝናብ እድሉ በቀላሉ 0.01″ ኢንች [ሲክ] ከ [sic] የበለጠ የዝናብ ስታቲስቲካዊ ዕድል በተጠቀሰው የጊዜ ገደብ ውስጥ በተጠቀሰው የትንበያ ቦታ ላይ ነው። “የተሰጠው ቦታ” የትንበያ ቦታ ነው፣ ወይም ለroadየተጣለ ቦታ. ያም ማለት ኦፊሴላዊው የዝናብ እድል በአካባቢው ውስጥ የሆነ ቦታ እንደሚዘንብ በመተማመን እና እርጥበት በሚሆነው የቦታው መቶኛ ላይ የተመሰረተ ነው. በሌላ አገላለጽ፣ የሜትሮሎጂ ባለሙያው ትንበያው አካባቢ ዝናብ እንደሚዘንብ እርግጠኛ ከሆነ (መተማመን = 100%)፣ ፖፕ ዝናብ የሚያገኘውን የቦታውን ክፍል ይወክላል።
የፓሪስ ጎዳና; ዝናባማ ቀንጉስታቭ ካይልቦቴ (1848-1894) የቺካጎ አርት ተቋም የህዝብ ጎራ
የዝናብ እድል በሁለቱም በራስ መተማመን እና አካባቢ ላይ የተመሰረተ ነው. ያንን አላውቅም ነበር። ሌሎች ሰዎችም እንደማያውቁ እገምታለሁ። 75% የሚሆነው ህዝብ ፖፕ እንዴት እንደሚሰላ ወይም ምንን መወከል እንዳለበት በትክክል አይረዱም። ስለዚህ፣ እየተታለልን ነው ወይስ፣ ይህ የአመለካከት ችግር ነው። የዝናብ ግንዛቤ እንበለው። የአየር ሁኔታ ትንበያውን እንወቅሳለን? ፍትሃዊ ለመሆን አንዳንድ አሉ። ግራ መጋባት በአየር ሁኔታ ትንበያዎች መካከልም እንዲሁ. በአንድ የዳሰሳ ጥናት, 43% የሜትሮሎጂ ጥናት ባለሙያዎች በፖፕ ፍቺ ውስጥ በጣም ትንሽ ወጥነት አለ.
ትንታኔው ራሱ አድሏዊ ነው።
ከአምስቱ ተፅእኖ ፈጣሪዎች ውስጥ, ትንታኔው እራሱ በጣም አስገራሚ ሊሆን ይችላል. በሳይንሳዊ ምርምር ውስጥ የተገመገመ ወረቀት ታትሟል, በተለምዶ አንድ ንድፈ ሃሳብ መላምት ነው, መላምቱን ለመፈተሽ ዘዴዎች ተገልጸዋል, መረጃ ይሰበሰባል, ከዚያም መረጃው ይተነተናል. የተደረገው የትንተና ዓይነት እና እንዴት እንደሚደረግ መደምደሚያዎችን እንዴት እንደሚነካው አድናቆት የለውም. በ ወረቀት በዚህ ዓመት መጀመሪያ (ጃንዋሪ 2022) የታተመ፣ በአለም አቀፍ የካንሰር ጆርናል ላይ፣ ደራሲዎቹ በዘፈቀደ ቁጥጥር የተደረገባቸው ሙከራዎች እና የኋላ ታዛቢ ጥናቶች ውጤቶች መሆናቸውን ገምግመዋል። የእነሱ ግኝቶች መደምደሚያ,
በንፅፅር ውጤታማነት ምርምር ላይ የተለያዩ የትንታኔ ምርጫዎችን በማድረግ፣ ተቃራኒ ውጤቶችን አምጥተናል። ውጤታችን እንደሚያመለክተው አንዳንድ የኋላ ታዛቢ ጥናቶች ህክምና ለታካሚዎች ውጤቱን እንደሚያሻሽል ሊያገኙ ይችላሉ ፣ ሌላ ተመሳሳይ ጥናት ግን አላገኘውም ፣ በቀላሉ በመተንተን ምርጫዎች ላይ የተመሠረተ።
ቀደም ሲል የሳይንሳዊ መጽሄት ጽሑፍን በምታነብበት ጊዜ እንደ እኔ ከሆንክ ውጤቶቹ ወይም ድምዳሜዎቹ በመረጃው ላይ ናቸው ብለህ ታስብ ይሆናል። አሁን፣ ውጤቶቹ፣ ወይም የመነሻ መላምት የተረጋገጠ ወይም ውድቅ የተደረገው በመተንተን ዘዴ ላይ ሊመሰረት ይችላል።
ሌላ ጥናት ተመሳሳይ ውጤቶችን አግኝቷል. ጽሑፉ፣ ብዙ ተንታኞች፣ አንድ የውሂብ ስብስብ፡ የትንታኔ ምርጫዎች ልዩነቶች እንዴት ውጤቶችን እንደሚነኩ ግልጽ ማድረግ፣ ለ29 የተለያዩ ቡድኖች ተመሳሳይ መረጃ እንዴት እንደሰጡ ይገልጻል። የመረጃ ትንተና ብዙውን ጊዜ እንደ ጥብቅ ፣ በሚገባ የተገለጸ ሂደት ነው ይህም ወደ አንድ መደምደሚያ ይመራል።
የሜቴቶሎጂስቶች መግለጫዎች ቢኖሩም፣ ውጤቱ በተመረጠው የትንታኔ ስልት ላይ ሊመሰረት እንደሚችል፣ በራሱ በንድፈ ሃሳብ፣ ግምቶች እና ምርጫ ነጥቦች የተሞላ መሆኑን በቀላሉ ማለፍ ቀላል ነው። በብዙ አጋጣሚዎች፣ በምርምር ጥያቄ ላይ የሚያተኩሩ መረጃዎችን ለመገምገም ብዙ ምክንያታዊ (እና ብዙ ምክንያታዊ ያልሆኑ) አቀራረቦች አሉ።
ተመራማሪዎቹ የመረጃውን ትንተና በማሰባሰብ ሁሉም ምርምሮች ተጨባጭ ውሳኔዎችን ያካተተ መደምደሚያ ላይ ደርሰዋል - የትኛውን ዓይነት ትንታኔ መጠቀም እንዳለበት ጨምሮ - የጥናቱ የመጨረሻ ውጤት ላይ ተጽእኖ ሊያሳድር ይችላል.
የሌላ ሰው ምክር ተመራማሪ ከላይ ያለውን ጥናት የተተነተነው ውሳኔዎችን ሲያደርጉ ወይም መደምደሚያ ላይ ሲደርሱ አንድ ነጠላ ወረቀት ሲጠቀሙ ጥንቃቄ ማድረግ ነው.
በትንታኔዎች ውስጥ አድልኦን ማስተናገድ
ይህ በቀላሉ የማስጠንቀቂያ ተረት እንዲሆን ነው። እውቀት በማጭበርበር እንዳንወሰድ ይጠብቀናል። አንድ ስካነር እኛን ለማሞኘት ሊጠቀምባቸው ስለሚችሉ ዘዴዎች የበለጠ ባወቅን ቁጥር ወደ ኪስ የሚወስድ የተሳሳተ አቅጣጫ እንበል ወይም ስለ ፖንዚ ጨዋታ ለስላሳ ንግግር የመወሰድ ዕድላችን ይቀንሳል። ስለዚህ የእኛን ትንታኔዎች የሚነኩት እምቅ አድልኦዎችን በመረዳት እና በመገንዘብ ነው። ሊሆኑ የሚችሉ ተጽእኖዎችን ካወቅን ታሪኩን በተሻለ መልኩ ለማቅረብ እና በመጨረሻም የተሻሉ ውሳኔዎችን ለማድረግ እንችል ይሆናል.
