Предвзято это: ПРЕДВЗЯТОСТЬ | это… Что такое ПРЕДВЗЯТОСТЬ?

Содержание

Предвзятость

Что такое предвзятость

Предвзятость – отсутствие беспристрастности, предубеждённость, изначальная склонность к определённой позиции, доопытная готовность к тому или иному выводу.
Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

Предвзятость (предубежденное необъективное мнение, которое складывается заранее) – это способ психологической реакции, который проявляется в заведомо негативном отношении к чему-то или кому-то. Это — предубежденность и уверенность в отрицательном результате либо в негативных качествах человека (группы людей) вне зависимости от обстоятельств. Такое мнение, как правило, формируется заранее, опираясь на ложные принципы, установки и недостаточно проверенную информацию. Предвзятость холодна к доводам логики и безразлична к фактам. Ее порождают стереотипы, а у истоков лежат боязнь перемен, лень и косность мышления. Она черпает силы из гордыни, самоуверенности и собственной непогрешимости.

Чтобы преодолеть предвзятость, необходимо научиться свободно мыслить, опираясь на конкретные факты и логические доводы, а не сформированные заранее установки.

Очень важно понимать и принимать многогранность мира и дистанцироваться от гордыни и склонности к самооправданию.

Предвзятость – это предубежденность и нетерпимость к фактам.
Предвзятость – это нежелание менять свою точку зрения.
Предвзятость – это непогрешимая уверенность в собственной правоте.
Предвзятость – это заранее сформированное негативное суждение.
Предвзятость – это несправедливое предпочтение одной стороны в ущерб другой.
Предвзятость – это склонность игнорировать информацию, не укладывающуюся в заданные рамки.

Недостатки предвзятости

Предвзятость формирует косное и негибкое мышление.
Предвзятость делает человека неинтересным собеседником.
Предвзятость приводит к принятию несправедливых решений, способных нанести непоправимый вред другим людям.

Предвзятость загоняет человека в рамки стереотипов.
Предвзятость потворствует нежеланию думать и формировать независимую точку зрения.
Предвзятость не оставляет шансов тем, против кого она направлена.

Проявления предвзятости в повседневной жизни

Предвзятость в судействе. Предвзятое судейство стало настоящим бичом современного спорта. Необъективное судейство убивает в спортсменах бойцовский дух, а в болельщиках — веру в справедливость.
«Спасибо» за предвзятость левому полушарию. У каждого из полушарий нашего мозга есть свои особые функции. Правое отвечает за образность, свежеть восприятия, новизну и интуицию, а вот левое – за логику, четкость и узнаваемость. Предвзятое отношение является результатом либо личного негативного опыта, после которого в головном мозге формируется устойчивая взаимосвязь «причина-следствие», либо перенятого опыта или суждений других людей, и помогает нам в этом левое полушарие. Необходимо развивать «правополушарное» восприятие, когда жизнь кажется новой каждый раз, но при этом мышление должно опираться на логическую поддержку «левополушарного» восприятия.
Предвзятость, нетерпимость, фанатизм. Предвзятость является первым шагом на пути к таким деструктивным вещам, как расовая или политическая нетерпимость, религиозный фанатизм или этнический геноцид. Если сознание человека или группы людей заражено предрассудками и предубеждениями, то оно становится легко управляемым, в результате чего могут возникнуть такие ужасающие своей масштабной жестокостью вещи, как революции, войны, концлагеря или инквизиция.
Предвзятость восприятия или трезвый взгляд на реальность? Наше восприятие реальности постоянно находится в тесной зависимости от двух вещей: эмоций и установок. Случается, что один и тот же человек либо одно и то же событие воспринимается совершенно по-разному в зависимости от заранее сформированного отношения либо мнения третьих лиц. Поэтому необходимо постоянно балансировать между предвзятостью и идеализацией, стремясь к трезвому мышлению. [Источнмк]

Как преодолеть предвзятость

Учитесь логически мыслить. Живое, свободное логическое мышление является лучшим помощником в борьбе с предвзятостью. Ищите факты и аргументы, подбирайте доводы. Делайте свои собственные умозаключения, стремитесь к независимости мнений, оценок и суждений.
Освободитесь от стереотипов. Старайтесь максимально избегать фраз и суждений, которые строятся подобным образом: «все люди…», «всегда все бывает…», «здесь никогда не…» и т.д.. Жизнь невероятно разнообразна, и постичь это разнообразие часто под силу только яркому сиюминутному восприятию, свободному от стереотипов и предвзятости.

Не верьте всему, что слышите. Подвергайте сомнениям и логическому анализу поступающую к вам информацию, проверяйте, думайте, рассуждайте, делайте выводы. Не стоит безоговорочно верить рассказам знакомых или утверждениям СМИ. Находите в себе силы бороться с предубежденностью и стереотипами.
Осознайте, что есть различные мнения и точки зрения. В жизни существует множество различных мнений и точек зрения, и не факт, что вы обладаете монополией на истину. Учитесь слушать и слышать, искать и находить истину, которая вырастает из фактов и требует реальных доказательств.

Золотая середина

Предвзятость

Беспристрастность, объективность

Гиперрациональность

Крылатые выражения о предвзятости

В этом печальном мире легче расщепить атом, чем преодолеть предубеждения.: — Альберт Эйнштейн —

Я думаю, что любое применение стереотипов является чрезмерным.: — Томми Ли Джонс —

Попытка добраться до истины подразумевает отказ от стереотипов и клише.: — Гарольд Эванс —

Предрассудки не имеют разумных оснований, поэтому их нельзя опровергнуть разумными доводами.: — Сэмюэл Джонсон —

Что почитать?

Джейн Остин / Гордость и предубеждение: Красивая и романтичная книга знаменитой британской писательницы Джейн Остин повествует не только о сложной, но счастливой истории любви главных героях, но также и о силе преодоления предрассудков и предубежденности. Человек может обрести душевную гармонию только тогда, когда поднимется над стереотипами и станет уверено проявлять свои лучшие душевные качества.
Алексей Ухтомский / Избранные труды: Это — академическое чтение, однако именно учение Алексея Ухтомского о психологических установках и общей теории доминанты может пролить свет на многие вопросы и проблемы современной жизни.

Работайте пусть немного, но каждый день, чтобы добродетели стали «привычками сердца».

Не стремитесь к абсолютному совершенству.

Никогда не сдавайтесь — помните: даже у великих случаются неудачи.

Доверяйте своей интуиции.

Избегайте крайностей. Стремитесь к золотой середине между недостатком и избытком добродетели.

Получайте удовольствие; работайте над выбранной программой с юмором и оптимизмом.

Литератор один языкатый
Все писал исключительно матом
И, греша реализмом,
К любым эвфемизмам
Он всегда относился предвзято.

Criticism is prejudice made plausible. H. L. Mencken

«Что это было?»: как бороться с предвзятым отношением

«Что это было?»: как бороться с предвзятым отношением | Большие Идеи Коммуникации
Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»

Джозеф Гренни , Джудит Онести , Дэвид Максфилд

Предвзятое отношение в офисе может иметь как явные, так и скрытые проявления, вызывая у людей шок и негодование. Однако чаще всего оно становится причиной едва уловимых сигналов, суть которых укладывается в одну фразу — «Так, погодите, это что сейчас было?». Приведем несколько примеров. Клиент не воспринимает вас всерьез из-за вашего возраста.

Возможный заказчик обменивается взглядом только с вашим «белым» коллегой. Товарищ по работе считает вас злым, а другого сотрудника, обладающего столь же решительным характером, что и вы, называет сильным (согласно одному из четырех проведенных исследований, женщины гораздо чаще сталкиваются с подобным отношением).

В такие моменты вы начинаете сомневаться в намерениях других людей и собственных суждениях. Ваш внутренний голос вам говорит: «Обидно, конечно, но стоит ли расстраиваться из-за этого? Да и с чего вдруг?» В лучшем случае подобное отношение, о проявлении которого не сразу и догадаешься, будет вас выматывать, а в худшем — отравлять душу.

В силу своего подчас неочевидного характера это явление достаточно трудно искоренить в трудовом коллективе. Руководители устанавливают правила, запрещающие дискриминацию определенных социальных групп. Но как быть с предвзятым отношением, которое проявляется случайным и неосознанным образом? Разве можно в законодательном порядке запретить строить домыслы о статусе человека, обмениваться взглядами или делать ошибочные умозаключения?

Очевидно, что корпоративная культура нуждается в изменениях. Однако пока они не наступили, остается открытым вопрос: что делать человеку, который ежедневно сталкивается с едва заметными проявлениями несправедливости? Возлагать дополнительный груз ответственности на жертв предвзятого отношения было бы неверно. Если их не вооружить средствами защиты на переходный период, пока компания изменит свою корпоративную культуру, сложившаяся ситуация будет лишь усугубляться.

Мы считаем, что в данном случае действовать следует по двум направлениями — «культивировать семя» и «возделывать почву». Под семенем подразумевается человек, которому необходимо научиться противостоять предвзятому отношению, выживать и процветать независимо от того, какая «почва» у него под ногами.

Почва — это компания, которая еще не до конца изжила предрассудки. Ее необходимо обработать так, чтобы в ней могли прорастать самые разнообразные семена.

Предвзятое отношение: в чем суть?

В этом году мы попросили людей, которые столкнулись с предвзятым отношением на работе, подробно рассказать о том, что с ними произошло. За две недели они прислали нам 498 полных горечи историй, которые никого не оставят равнодушным. В большинстве случаев проявления предвзятости носили неприкрытый характер. Приведем примеры.

«Как-то раз я обедал со своими товарищами, когда мимо нас прошли два гея. Некоторые из моих коллег презрительно ухмыльнулись, выражая тем самым свое отвращение к ним. Мне как гею было крайне досадно за то, что эти сотрудники, воспитанные в атмосфере мультикультурализма и толерантности, повели себя грубо и непрофессионально. Один мой коллега, которому было известно о том, что я гей, сделал им соответствующее замечание, но они пропустили его мимо ушей и как ни в чем не бывало продолжили беседу».

Иногда люди рассказывали о том, что их обидчики, осознав свою неправоту, пытались извиняться, но, как правило, было уже слишком поздно.

«Я — единственная женщина в коллективе из десяти мужчин. Будучи на 11 неделе беременности, я решила сообщить о своем положении начальнику. Эта новость вывела его из себя. “Да чтобы я еще хоть раз нанял женщину!” — выпалил он. Его реакция потрясла меня до глубины души. В понедельник менеджер принес мне извинения за свой комментарий, заявив о том, что он просто пошутил. Я их приняла, четко при этом понимая, что эти слова были сказаны им серьезно. К сожалению, мне не удалось постоять за себя».

Как ни парадоксально, но самые редкие примеры описывают наиболее распространенные случаи несправедливого отношения, которое носит случайный и неосознанный характер. Нехватка таких историй в нашей выборке, вероятно, обусловлена тем, что заложенные в их основе скрытые модели поведения трудно распознавать, описывать и пресекать.

«В команде инженеров-программистов я — единственная женщина. Ведущие специалисты, отбирая кандидатов для работы в новых классных и прорывных проектах, как правило, меня не замечают. Мне кажется, это происходит потому, что я нарушаю их мужскую идиллию».

Проблема кроется не только в том, что людям приходится испытывать на себе тенденциозность, но еще и в том, что о подобных случаях не принято говорить. Жертвы не хотят называть виноватых или стать объектом нападок за «разыгрывание карты мультикультурализма», поскольку такой подход может негативно сказаться на их карьере. Вот почему они предпочитают не высовываться.

Мы попросили респондентов ответить нам на такой вопрос: носят ли подобные случаи на работе постоянный, всеобъемлющий и неконтролируемый характер? Именно по этим трем критериям психолог Мартин Селигман оценивает беспомощность человека, безнадежность ситуации, в которой он оказался, и даже тяжесть депрессии. Результаты оказались удручающими, но вполне ожидаемыми.

советуем прочитать

Зачем вам сотрудники-бунтари

Франческа Джино

Не дайте нервному истощению застать себя врасплох

Стивен Д’Суза

Уязвимые

Готовы ли вы «продать» идею»?

Джон Коттер

Войдите на сайт, чтобы читать полную версию статьи

советуем прочитать

Новое «Я» вашего клиента

Б. Джозеф Пайн II, Джеймс Гилмор , Дэвид Нортон, Ланс Беттанкур

Хотите эффективно учить сотрудников? Постройте образовательный маршрут

Джорджина Пик , Марк Зао-Сандерс

«Harvard Business Review — Россия»: май 2018

Игорь Рыбаков: «Бездарному деньги не помогут»

Евгения Чернозатонская

Предвзятость подтверждения: почему мы никогда не бываем объективны

22 ноября 2021Образование

Мы запрограммированы подгонять факты под собственные теории.

Люди по своей природе склонны к заблуждениям, причём иногда к массовым. Взять хотя бы гомеопатию: никаких научных доказательств^{Меморандум №2 «О лженаучности гомеопатии» / Комиссия РАН по борьбе с лженаукой и фальсификацией научных исследований того, что она работает, нет. Но если однажды человек справился с болезнью, используя подобные средства, он безвозвратно убеждается, что это заслуга волшебных пилюль.}

Теперь доводы учёных он игнорирует, а доказательства бесполезности гомеопатии интерпретирует по-своему: вся медицина куплена, а подобные исследования заказывают конкуренты.

Зато истории друзей, знакомых и коллег, поборовших грипп на фоне приёма таблеток-пустышек, он будет считать подтверждением своей теории. Потому что их аргументы — «Мне же помогло!» — соответствуют его собственным представлениям.

Это называется предвзятостью подтверждения.

Что такое предвзятость подтверждения

Научный термин «предвзятость подтверждения» ввёл когнитивный психолог Питер Каткарт Уэйсон в 1960-х годах. Он провёл^{F. H. Poletiek. Hypothesis-testing Behaviour ряд экспериментов, которые подтвердили существование этой порочной склонности людей. Мы всегда ищем доказательства своей точки зрения и игнорируем информацию, которая её опровергает.}

Предвзятость подтверждения состоит^{What is Confirmation Bias? / The Psychology Notes Headquarters из трёх механизмов: предвзятый поиск информации, предвзятая интерпретация и предвзятые воспоминания. Они могут действовать по отдельности или все вместе.}

Предвзятый поиск информации

Веря в собственную правоту, мы стараемся найти подтверждение своей идее, а не её опровержение. И в конце концов, начинаем видеть только то, что делает нашу теорию верной.

В одном эксперименте^{M. Snyder, W. B Swann. Hypothesis-testing processes in social interaction / Journal of Personality and Social Psychology участникам представили героев, у которых нужно было взять интервью. Испытуемым рассказали, что кто-то из героев интроверт, а кто-то — экстраверт.}

В итоге для интервьюируемых участники выбирали только те вопросы, которые должны были подтвердить их склонность к интроверсии или экстраверсии. Усомниться в ней им не приходило в голову. Например, у якобы интровертов они спрашивали: «Чем вам не нравятся вечеринки?» И даже не давали им возможности опровергнуть эту теорию.

Так и человек, который верит в гомеопатию, будет искать лишь доказательства её пользы. Он начнёт всеми силами избегать тех людей и ту информацию, которые утверждают обратное. Затем он найдёт группу единомышленников и будет интересоваться только историями людей, «которым помогло». Аргументы против останутся вне его поля зрения.

Предвзятая интерпретация

Этот механизм искажения основывается на том, что всё услышанное и увиденное можно понимать двояко. Новую информацию человек обычно старается истолковать в пользу того, в чём он уже убеждён.

Это искажение изучили в Стэнфордском университете. Команда учёных провела эксперимент^{C. G. Lord, L. Ross, M. R. Lepper. Biased assimilation and attitude polarization: The effects of prior theories on subsequently considered evidence / Journal of Personality and Social Psychology, для которого пригласили две группы участников. Одна из них была против существования смертной казни, а другая — за. Каждой группе раздали по два исследования. Первое из них подтверждало их точку зрения, а второе — опровергало.}

Как и ожидалось, участники оценили соответствующие их убеждениям исследования как более убедительные. Они указывали на детали, которые соответствовали их мнению, а остальное проигнорировали. Материал, который опровергал их убеждения, участники критиковали: за недостаточность данных, маленькую выборку и отсутствие веских аргументов. На самом деле все исследования были выдумкой.

Предвзятые воспоминания

Помимо некорректной обработки новой информации, мы ещё и не очень достоверны в своих воспоминаниях. Мы извлекаем из своего сознания только то, что выгодно нам в данный момент.

В очередном эксперименте^{M. Snyder, N. Cantor. Testing hypotheses about other people: The use of historical knowledge / Journal of Experimental Social Psychology учёные попросили участников прочитать описание одной недели из жизни женщины по имени Джейн. В нём рассказывалось, какие Джейн совершала поступки. Некоторые характеризовали её как экстраверта, а другие — как интроверта.}

После этого участников разделили на две группы. Одну из них попросили оценить, подойдёт ли Джейн на должность библиотекаря. Второй предложили определить её шансы стать риелтором.

В итоге участники первой группы вспомнили больше особенностей Джейн, описывающих её как интроверта. А группа «за риелтора» характеризовала её в основном как экстраверта.

Воспоминаний о поведении Джейн, не соответствующих нужным качествам, как будто и не было.

Чем опасна эта ловушка мышления

Всем людям нравится, когда их желания совпадают с действительностью. Однако предвзятость предубеждения — это необъективность и недостоверность.

Профессор Иллинойского университета, доктор Шахрам Хешмат утверждает, что последствия могут быть самыми неприятными.

Страдает психика и отношения с окружающими

Если человек не уверен в себе, тревожен и страдает от низкой самооценки, любую нейтральную реакцию в свой адрес он может истолковать негативно. Ему начинает казаться, что его не любят или весь мир над ним насмехается. Он становится либо очень чувствительным, воспринимая всё слишком близко к сердцу, либо агрессивным.

Развитие и рост становятся невозможны

Предвзятость может вылиться в настоящий самообман. Человек искренне верит, что он во всём прав, игнорирует критику и реагирует только на похвалу. Ему просто незачем учиться новому и что-то переосмысливать.

Здоровье и финансы оказываются под угрозой

Например, если кто-то убеждён в том, что марихуана никак не вредит его здоровью. Или что на прогнозах на спорт можно заработать. Тогда предвзятость подтверждения может буквально разрушить его жизнь.

Как бороться с предвзятостью подтверждения

Не бойтесь критики

В ней нет ничего плохого, если она высказана не в грубой форме и не с целью вас задеть. Воспринимайте её как совет или идею, а не как личное оскорбление. Прислушивайтесь к тому, что большинство считает неправильным.

Возможно, вы действительно что-то делаете не так. Это не значит, что нужно тут же изменить своё поведение или мысли. Скорее, вам следует над ними задуматься. И помните, что чаще всего критикуют результаты ваших действий, а не вас самих.

Не избегайте споров

В споре рождается истина, и это правда. Если бы люди во всём соглашались друг с другом, вряд ли человечество добилось бы какого-то прогресса. И если бы не соглашались — тоже.

Спор — это не повод кого-то унизить или оскорбить, а способ докопаться до правды. И это далеко не ссора, а скорее сотрудничество. Важно лишь научиться не только говорить, но и слушать.

Смотрите на вещи с разных сторон

Не упирайтесь только в собственное видение. Попробуйте посмотреть на проблему глазами ваших друзей, оппонентов и даже тех, кого она вообще не интересует.

Не игнорируйте отличные от ваших аргументы и присматривайтесь к ним — возможно, правда находится именно там. Не вставайте на какую-либо сторону, пока не изучите все моменты.

Не доверяйте только одному источнику

Смотрите разные каналы. Читайте разных авторов. Заглядывайте в разные книги. Чем больше отличающихся мнений вы соберёте о проблеме, тем выше вероятность того, что среди них окажется правильное.

И не останавливайтесь на голословных утверждениях, а всегда ищите научные исследования.

Проявляйте любопытство

Любопытство заставляет задавать вопросы и искать на них ответы. Благодаря ему вы углубляете свои знания и развиваете критическое мышление.

Не воспринимайте окружающий мир как данность — продолжайте изучать и исследовать.

Будьте смелыми

Чтобы принять чужую точку зрения и получить новое знание, сначала нужно перестать бояться перемен, которые за этим последуют. Избавьтесь от страха того, что в вашем мировоззрении, поведении, цели и вообще жизни произойдут какие-то изменения.

Ни один человек не может быть стопроцентно объективным — такова наша природа. Но вы можете постараться снизить свою субъективность и хотя бы немного приблизиться к реальности. У Лайфхакера есть книга, которая в этом поможет. В ней, опираясь на науку, мы по одной разбираем ловушки мышления и даём советы, как не позволить собственному мозгу нас обмануть.

Купить книгу

Читайте также 🤯⚡️🧐

26 ошибок мышления, из-за которых мы ничего не понимаем
Иллюзия знания: почему это так страшно
Почему мы принимаем плохие решения и как с этим справиться

Предвзятость подтверждения и другие ошибки мышления — Моноклер

Рубрики : Последние статьи, Психология

Нашли у нас полезный материал? Помогите нам оставаться свободными, независимыми и бесплатными, сделав любое пожертвование:

Donate

Мифы о мотивации, предвзятость подтверждения, социальное сравнение и страсть к реалити-шоу: Ph.

D. в области педагогической психологии Бобби Хоффман о том, какие ошибки суждения мы допускаем, когда оцениваем других, как это влияет на нашу самооценку и в какие ловушки нас может заманить склонность к искажениям.

Предубеждения — часть человеческой природы. Мы опираемся на наши предубеждения во многих вопросах — например, когда личный опыт работает нам на пользу и помогает принять правильное решение или сделать правильный выбор. Однако предвзятость также может привести к некорректным оценкам, ошибочным суждениям и нежелательным результатам. Предвзятая самооценка, которую иногда называют «предвзятостью подтверждения» («confirmation bias», «myside bias», Станович, 2009), — это тенденция полагать, что ваш образ мышления и аргументации превосходит методы, используемые кем-то еще в идентичной или очень похожей ситуации, и склонность отфильтровывать информацию в соответствии с этим. По мнению Бобби Хоффмана, Ph.D. в области педагогической психологии и специалиста в области мотивации, лучшим примером предвзятости подтверждения является «дилемма автострады». Каждому на дороге кажется, что водитель, который едет быстрее его, более безрассуден и безответственен, а тот, кто водит медленнее, не имеет достаточно навыков вождения или здравого смысла. Такая предвзятая точка зрения часто приводит к ошибочному выводу, что ваше поведение за рулем абсолютно оправданно и корректно, в то время как все остальные ведут себя неправильно. Но не лучше ли в этой ситуации иметь в виду, что другие водители думают о вашей скорости?

Предвзятое мышление и ошибки в суждениях проявляют себя во многих ситуациях. В одной из своих статей Хоффман прошелся по основным предубеждениям, касающимся мотивации и взаимоотношений. Мы выделили некоторые из них.

Читайте также, как нашими слабостями пользуются другие: Ошибки мышления и психологические «крючки» бывалых маркетологов

Не существует такого явления, как отсутствие мотивации

Вы когда-нибудь говорили «он незамотивирован» или «она совсем не проявляет свою инициативу» при описании супруги, партнера, ребенка, студента или коллеги? Скорее всего, если даже не произносили такие слова, вы их, конечно, слышали.

Подумайте о супруге, родном брате, друге или ребенке, которые остаются в пижамах, когда вы собираетесь на работу в 7:00 утра. Нам может показаться, что мы имеем дело с людьми без мотивации, но на самом деле, это может указывать на то, что человек пользуется иным набором стандартов и убеждений, отличающимся от наших собственных. У нас появляется оценочное суждение еще и потому, что, если нам кажется, что человек менее мотивирован по сравнению с нами, мы испытываем чувство психологического превосходства или силы.

При взаимодействии с преподавателями и бизнес-лидерами я часто встречался с мнением, что академическая апатия или отсутствие включенности в рабочий процесс указывают на отсутствие мотивации.

Такие заявления показывают, что мы постоянно заняты генерацией оценок себя и других. Проблемы начинаются тогда, когда мы обнаруживаем несоответствия между тем, как мы видим себя по сравнению с человеком, которым мы хотим быть, нашим восприятием реальности и тем, как мы относимся к другим людям.

В этом случае предвзятостью является убеждение, что очевидное отсутствие конкретного поведения означает отсутствие мотивации вообще. Однако существуют убедительные доказательства того, что академическая и личная мотивация (например, самоконтроль) — это возобновляемый ресурс, который восстанавливается, как и мышцы после тренировки; а утверждение «отсутствие мотивации» — это удобная формулировка, которую люди используют, чтобы описать кого-то, кто думает и действует отлично от него самого.

Люди просто мотивированы разными вещами, и мотивация все время меняется.

Социальное сравнение может сводить производительность на нет

Нам также стоит перестать оценивать личный успех, сравнивая себя с другими людьми, которыми мы восхищаемся или к которым мы испытываем неприязнь. Этот тип социального сравнения также связан с предвзятостью подтверждения, которая заставляет нас искать и запоминать доказательства, подтверждающие наши убеждения, бессознательно отфильтровывая информацию, несовместимую с нашими взглядами, ценностями и обычаями. В этом случае смещение происходит потому, что сравнение игнорирует наши объективные данные и заставляет нас моделировать поведение, свойственное для другого человека, или намеренно стараться отличаться от другого человека. Социальное сравнение включает в себя выбор: либо возвыситься над соперником, либо защитить себя от худших результатов и унижения путем избегания неудачных или неидеальных результатов, достигнутых другим. Если нам нужен пример «нисходящего» социального сравнения, которое служит подтверждением предвзятости подтверждения, то для этого могут вполне подойти президентские выборы в США. Вне зависимости от того, кого вы поддерживаете, кандидаты регулярно ищут способы дискредитировать, умалить и унизить своего противника. В то же время каждый кандидат игнорирует достижения соперников, редко фокусируясь на том, какие нужны навыки, чтобы эффективно выполнять работу президента Соединенных Штатов.

Есть некоторые психологические выгоды, получаемые благодаря предвзятости подтверждения и сравнения человека с человеком. В некоторых случаях, когда мы сравниваем себя с другими, мы разрабатываем концепцию позитивного самовосприятия и укрепляем наше эго, защищающее нас от неуверенности в себе, в своих возможностях и производительности. Но личностная оценка ⓘОценка, при которой вы сравниваете себя настоящего с собой прошлым — прим. ред. также может улучшить эмоциональное состояние, поднять настроение и укрепить в нас чувство собственного достоинства. Несмотря на очевидные выгоды, сравнение себя с другим человеком на самом деле оказывается менее эффективным средством для мотивации и производительности, чем сравнение себя с абсолютным стандартом (Pintrich, 1999). Когда сравнение приводит к негативной самооценке, появляется ряд проблем: люди с меньшей охотой идут на риск, хуже справляются с плохим настроением и меньше испытывают чувство общего благополучия (Aspinwall & Taylor, 1993).

Влияние на подростков

Социальное сравнение особенно сильно влияет на подростков. Часто проблемы развиваются, когда сравнение не оправдывает ожиданий, особенно в неакадемических предметах, таких как музыка или физическое воспитание. В большинстве случаев для подростков имеет огромное значение, кого выбирают в качестве представителя школьной группы, назначают в футбольную команду или в команду черлидеров, так как это имеет отношение к социальному статусу. Как правило, владение конкретными навыками является вторичным для равенства и включение в группу, так как лица, выбираемые для важных ролей, априори считаются более компетентными в сравнении с другими, даже несмотря на потенциальное отсутствие определенных навыков или способностей. Я точно знаю, что когда меня выбрали на роль брата Хелены Келлер, Джеймса, в школьном спектакле «Чудотворец», это было не из-за моей звездной способности трагика, но, вероятно, потому что никто лучше не прошел прослушивание и я согласился появляться на репетициях каждый день. Процесс сравнительной оценки резко контрастирует с «реальным миром», где есть много вариантов трудоустройства и выбора на основе компетентности и способности соответствовать и превосходить конкретные стандарты производительности.

Как ни странно, предвзятые представления могут влиять на то, как мы оцениваем людей во многих обычных делах, профессиональных и личных ситуациях, меняющих жизнь. Межличностные сравнения определяют, подходим ли мы для поступления в колледж (на основе оценки SAT ⓘScholastic Assessment Test — унифицированный тест, итоги которого нужны абитуриентам для зачисления в элитные колледжи США), влияют на выбор наших социальных и романтических партнеров, и часто социальные сравнения определяют, кто получает предложения о работе, а кто нет. Движущая сила социального сравнения настолько велика, что это породило эффект, называемый в просторечии «большая рыба, маленький пруд» (Marsh, 1987), согласно которому люди предпочитают быть экспертом среди менее квалифицированных специалистов. Быть большой акулой в аквариуме с маленькими рыбками не гарантирует успеха и на самом деле может дать человеку ложное чувство компетентности при фактическом отсутствии мастерства и способностей. Тем не менее, в положении «большой рыбы» могут быть психологические преимущества. Многочисленные исследования в разных культурах и возрастных группах показывают: когда люди одинаковых способностей осознают, что они в «группе низких способностей», они испытывают более положительную самооценку, имеют более высокую академическую самооценку и получают более высокие оценки в отличие от ситуаций, когда те же лица погружаются в более сложные и конкурентные условия обучения, требующие применения высоких способностей.

Почему нам нравятся реалити-шоу?

В то время как социальное сравнение имеет потенциальные негативные последствия и способно исказить наше самовосприятие и оценки других, существует еще одно явление, имеющее большие последствия для всего общества — это преобладающее в XXI веке медиаявление, известное как реалити-шоу. И хотя некоторые исследования показывают, что популярность реалити-шоу связана с ощущением включенности или личным удовольствием, получаемым от наблюдения за героями (Barton, 2013), мотивы социального сравнения могут быть более правдоподобным объяснением огромной популярности этого явления.

Что происходит, когда мы смотрим реалити-шоу? Зрители, испытывающие сложности с позитивной самооценкой, наслаждаются разочарованием, неудачами и плохим поведением псевдо-знаменитостей и теми образами раздражительных, эгоистичных социальных неудачников, которые транслируются на экране. Действительно, результаты исследований, изучающих мотивации зрителей при просмотре реалити-шоу, показывают, что люди смотрят такие шоу, чтобы избежать своей обычной жизни и получить удовольствие от наблюдения за другими людьми, публично делающими из себя дураков (Lundy, Ruth, & Park, 2008). Положительные психологические преимущества возникают при социальном сравнении зрителя и «знаменитости», несмотря на то, что мы делаем сравнительные и предвзятые суждения о людях, которых мы едва ли знаем, однако готовы безосновательно оценивать и строго критиковать.

Стратегия устранения предвзятости

Ясно, что мои замечания также предвзяты и потенциально вступают в противоречие с вашими собственными убеждениями и личным мировоззрением. Тем не менее, исследования показывают, что адаптивная мотивация начинается с подходящей аргументации и устранения личной предвзятости. Необходимым первым шагом к объективности является оценка убедительности доводов, основанная на достоинствах объективных доказательств, а не на сравнении с другими, исторически сходными ситуациями, личным опытом, услышанными где-то выводами или с тем, во что нам хотелось бы верить относительно себя.

Ссылки на исследования

1. Aspinwall, L. G., & Taylor, S. E. (1993). Effects of social comparison direction, threat, and self-esteem on affect, self-evaluation, and expected success. Journal of Personality and Social Psychology, 64(5), 708–722. http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.64.5.708.

2. Barton, K. M. (2013). Why we watch them sing and dance: The uses and gratifications of talent-based reality television. Communication Quarterly, 61(2), 217–235. http://dx.doi. org/10.1080/01463373.2012.751437.

3. Lundy, L. K., Ruth, A. M., & Park, T. D. (2008). Simply irresistible: Reality TV consumption patterns. Communication Quarterly, 56(2), 208–225. http://dx.doi.org/10.1080/ 01463370802026828.

4. Marsh, H. W. (1987). The big-fish-little-pond effect on academic self-concept. Journal of Educational Psychology, 79(3), 280–295.

5. Pintrich, P. R. (1999). The role of motivation in promoting and sustaining self-regulated learning. International Journal of Educational Research, 31(6), 459–470.

6. Stanovich, K. (2009). What intelligence tests miss: The psychology of the rational mind. New Haven, CT: University Press.

По материалам: «Do You Make These Judgment Errors When Motivating Others?», «Are Your Self-Beliefs Grounded in Reality or Fantasy?» / Psychology Today.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

психология



Предвзятость суда \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

Главная
Правовые ресурсы
Подборки материалов
Предвзятость суда

Подборка наиболее важных документов по запросу Предвзятость суда (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Конституционный строй РФ:
22 апреля
В соответствии с Конституцией Российской Федерации в Совет Федерации входят
Верховенство закона
Ветви власти
Гарант Конституции
Ещё…

Судебная практика: Предвзятость суда

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Подборка судебных решений за 2020 год: Статья 61 «Обстоятельства, исключающие участие в производстве по уголовному делу» УПК РФ»Названная статья, не содержащая каких-либо изъятий из установленного порядка доказывания по уголовным делам, не исключает возможность ни самостоятельного отстранения следователя от участия в производстве по уголовному делу, ни заявления ему отвода в порядке статей 62 и 67 УПК Российской Федерации в связи с выявлением обстоятельств, свидетельствующих о проявившихся в тех или иных его действиях и решениях по делу предвзятости и необъективности (определения Конституционного Суда Российской Федерации от 29 сентября 2015 года N 1855-О, от 22 декабря 2015 года N 2749-О, от 18 июля 2017 года N 1454-О, от 23 ноября 2017 года N 2722-О и от 26 ноября 2018 года N 2818-О), притом что такие действия, решения следователя могут быть оценены судом на досудебной стадии производства по делу либо в ходе судебного разбирательства. «

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Подборка судебных решений за 2020 год: Статья 16 «Основания для отвода судьи» ГПК РФ»Доводы заявителя кассационной жалобы относительно предвзятости и необъективности председательствующего судьи в суде первой инстанции и судей судебной коллегии по гражданским делам Саратовского областного суда в суде апелляционной инстанции не содержат объективных обстоятельств, которые были бы подтверждены материалами дела, свидетельствующих о наличии предусмотренных пунктом 3 части 1 статьи 16 Гражданского процессуального кодекса Российской Федерации условий, препятствующих рассмотрению дела судьями и влекущих отмену решения суда и апелляционного определения по настоящему делу как рассмотренному в незаконном составе суда. Приводимые в жалобе доводы выражают субъективное отношение заявителя к процессуальной деятельности судей, полноте оценки доказательств по делу и содержания судебных актов и исходя из изложенного подлежат отклонению. «

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Предвзятость суда

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Статья: Конституционный Суд Российской Федерации как основной институт контроля над усмотрением законодателя: проблемы правовой и политической самостоятельности
(Королев Д.И.)
(«Конституционное и муниципальное право», 2021, N 11)Обозначенные выше вопросы по компетенции суда с участием присяжных заседателей были не единственными спорными делами в практике Конституционного Суда РФ. В одном из своих постановлений по указанной проблематике Конституционный Суд воспроизвел научно не подкрепленную правовую позицию законодателя: «…с учетом того, что она [террористическая деятельность] направлена на создание реальной угрозы для жизни и здоровья как населения, так и участников уголовного судопроизводства и может оказывать серьезное негативное психологическое воздействие и отрицательно влиять в том числе на способность входящих в состав суда лиц к принятию адекватных решений» . Конституционный Суд РФ, однако, не указал, почему подобному влиянию не подвержены профессиональные судьи, если учесть, что в предъявляемых к кандидатам на должность судьи требованиях психологическим и психофизиологическим характеристикам уделяется незначительное внимание, явно не покрывающее обозначенную область. Для сформулированного Конституционным Судом РФ мнения о большем негативном влиянии обстоятельств уголовного дела на присяжных заседателей и принятия на его основе ограничения в рамках ст. 55 Конституции РФ требуется экспериментальное психологическое исследование, которое проведено не было. Отнесясь некритично к приведенному законодательному положению, Конституционный Суд РФ отклонился от международных стандартов правосудия по данному типу дел . Это позволяет высказать предположение о некоторой политической предвзятости суда и об отсутствии у него возможностей для подлинно независимой профессиональной деятельности, что в целом подтверждается особыми мнениями судей В.Г. Ярославцева и Г. А. Гаджиева по указанному делу.

Зарегистрируйтесь и получите пробный доступ к системе КонсультантПлюс бесплатно на 2 дня

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Статья: Проведение онлайн-слушаний в международном арбитраже вопреки возражениям одной из сторон. Решение Верховного суда Австрии
(Маренков Д.В.)
(«Третейский суд», 2020, N 3/4)Мотивы решения Верховного суда Австрии. Верховный суд Австрии сперва пояснил, что лишь на основании возможных процессуальных нарушений нельзя сделать вывод о наличии предвзятости. Суд также отметил, что американская сторона не ссылается на какие-либо конкретные процессуальные нарушения, а только в общих чертах жалуется на нарушение принципа справедливого разбирательства и принципа быть выслушанным из-за проведения онлайн-слушания.

Нормативные акты: Предвзятость суда

«Обзор практики межгосударственных органов по защите прав и основных свобод человека N 6 (2020)»
(подготовлен Верховным Судом РФ)Изначально Суд отметил, что судья первой инстанции не проявлял какой-либо личной предвзятости в отношении заявителя. Поэтому Суд рассмотрел дело с точки зрения объективной беспристрастности и более конкретно исследовал вопрос о том, могут ли сомнения заявителя, вытекающие из этой конкретной ситуации, считаться объективно обоснованными в обстоятельствах указанного дела (пункт 17 постановления).

ПРЕДВЗЯТОСТЬ — это что такое ПРЕДВЗЯТОСТЬ

Значение слова «ПРЕДВЗЯТОСТЬ» найдено в 47 источниках

найдено в «Русско-английском словаре»

предвзятость
ж.
preconception; (предубеждение) prejudice, bias

найдено в «Словаре синонимов»

предвзятость пристрастность, тенденциозность, необъективность; односторонность, предубеждение, лицеприятность, предубежденность, субъективщина, предвзятое мнение, лицеприятие, пристрастие, субъективность, несправедливость. Ant. непредвзятость, беспристрастность, объективность Словарь русских синонимов. предвзятость см. необъективность Словарь синонимов русского языка. Практический справочник. — М.: Русский язык.З. Е. Александрова.2011. предвзятость сущ. • пристрастность • тенденциозность Словарь русских синонимов. Контекст 5.0 — Информатик.2012. предвзятость сущ., кол-во синонимов: 16 • антиципация (6) • каждый видит свое (4) • лицеприятие (10) • лицеприятность (4) • необъективность (12) • несправедливость (15) • односторонность (15) • предвзятое мнение (10) • предвзятое отношение (3) • предубеждение (16) • предубежденность (13) • пристрастие (50) • пристрастность (16) • субъективность (10) • субъективщина (8) • тенденциозность (13) Словарь синонимов ASIS.В.Н. Тришин.2013. . Синонимы: антиципация, лицеприятие, лицеприятность, необъективность, несправедливость, односторонность, предвзятое мнение, предубеждение, предубежденность, пристрастие, пристрастность, субъективность, субъективщина, тенденциозность

найдено в «Электронном словаре анаграмм русского языка»

Прядево Протест Протес Протез Проседь Просев Просвет Проесть Проезд Продеть Прод Провес Престо Преос Предстоять Предст Предвзятость Предвзято Прево Пояс Потесь Потеря Пот Постер Пост Посев Пос Портье Порт Порез Позер Поесть Поезд Подсеть Подсев Подсвет Подрезь Подрез Подвязь Подвес Повязь Повеять Поветь Повет Повесть Петя Петься Петь Петров Петр Песя Пестрядь Пестро Пест Песо Пес Перь Перт Персть Перст Перс Перов Перо Первость Пезо Педро Пед Пво Оттед Отсев Отсвет Отряд Отрез Отпеть Ответ Отвес Ося Ось Ость Остер Ост Осетр Орь Орт Орс Орест Опять Опт Одр Одеться Одеть Одер Овес Зять Зятев Зря Зоя Зот Зостер Зоря Зов Зея Зет Зеро Зер Зево Зев Здесь Зверь Есь Есть Ерь Европ Евро Евр Дрс Дрот Древо Дояр Дот Досье Доспеть Досев Допеться Допеть Доп Доесть Дзот Дея Деть Детство Десть Деспот Дерть Дерзость Дер Депорт Депо Деп Дез Двор Дверь Вязь Вяз Втрое Встрять Прядь Вспять Всеять Все Вряд Прясть Врозь Птоз Птр Пье Вред Впятеро Впрясть Впрост Впредь Впетость Воспеть Ворье Ворс Пьер Пьеро Пьет Пядь Пясть Вор Рдест Рдеть Воздеть Воз Вздетость Веять Вето Весь Весть Вес Верп Верд Вдеться Вдеть Вдетость Рев Ведро Вепрь Вепс Вест Вздор Взор Взятость Взять Вод Водяр

найдено в «Малом академическом словаре»

-и, ж.

Свойство по знач. прил. предвзятый.

Предвзятость суждения. Предвзятость показаний.

□

В очевидной предвзятости этих вопросов заключалось нечто враждебное, и Карбышев сразу это почувствовал. Голубов, Когда крепости не сдаются.

Предвзятое отношение к кому-, чему-л.

Судить без предвзятости.

□

Чехов много страдал от предвзятости. Его провозгласили певцом тоски, скуки, нытья. Паустовский, Заметки на папиросной коробке.

Синонимы:

антиципация, лицеприятие, лицеприятность, необъективность, несправедливость, односторонность, предвзятое мнение, предубеждение, предубежденность, пристрастие, пристрастность, субъективность, субъективщина, тенденциозность

найдено в » Идеографическом словаре русского языка»

▲ настрой (человека)

↑ отрицательный

предвзятость. предвзятый.

предубеждение — свойство общих представлений о вещах мешать их адекватному восприятию;

установка, блокирующая адекватное отражение явлений;

внутренний, психологический барьер, установка, препятствующие правильному, объективному

восприятию кого — чего;

предвзятое отрицательное отношение к чему-л. (этнические предубеждения).

предубежденный.

каким глазом посмотрит (неизвестно, # он посмотрит).

▼ национализм

Синонимы:

найдено в «Полном фонетическом разборе слов»

1) Орфографическая запись слова: предвзятость
2) Ударение в слове: предвз`ятость
3) Деление слова на слоги (перенос слова): предвзятость
4) Фонетическая транскрипция слова предвзятость : [бр’идвз’`атаст’]
5) Характеристика всех звуков:
п [б] — согласный, твердый, звонкий, парный
р [р’] — согласный, мягкий, звонкий, непарный, сонорный
е [и] — гласный, безударный
д [д] — согласный, твердый, звонкий, парный
в [в] — согласный, твердый, звонкий, парный
з [з’] — согласный, мягкий, звонкий, парный
я [`а] — гласный, ударный
т [т] — согласный, твердый, глухой, парный
о [а] — гласный, безударный
с [с] — согласный, твердый, глухой, парный
т [т’] — согласный, мягкий, глухой, парный
ь []

12 букв, 11 звук

найдено в «Оксфордском толковом словаре по психологии»

1. Склонность к какой-то позиции или заключению, предубеждение. 2. Любой систематический фактор в экспериментальной ситуации, который приводит к ошибке. 3. Заимствовано из теории распознавания сигналов: любое предпочтение одного выбора или реакции другому, как, например, часто наблюдаемая тенденция выбирать «орла» вместо «решки» при подбрасывании монеты. 4. При тестировании – любой аспект теста, в котором обнаруживаются различные результаты для групп людей, отличающихся друг от друга фактором, который в принципе не должен соотноситься с этим тестом. Например, тест на коэффициент интеллекта, по результатам которого у черных и белых выявляются разные уровни, может считаться предвзятым. Само собой разумеется, что такое предвзятое исследование бесполезно. 5. Отсутствие беспристрастности.

найдено в «Русско-английском юридическом словаре»

сущ.

(необъективность, предубеждённость) bias; partiality; preconception; prejudice; prejudicial view; warped judgement

оспаривать обвинение в предвзятости — (необъективности, предубеждённости) to challenge (contest, dispute) a charge of bias

Синонимы:

найдено в «Большом французско-русском и русско-французском словаре»

ж.

opinion f préconçue, parti m pris; prévention f (предубеждение)

судить без предвзятости — juger vt sans opinion préconçue

Синонимы:

найдено в «Большом немецко-русском и русско-немецком словаре»

Voreingenommenheit f; Befangenheit f (предубежденность)

без предвзятости — unvoreingenommen

Синонимы:

найдено в «Формах слова»

предвзя́тость, предвзя́тости, предвзя́тости, предвзя́тостей, предвзя́тости, предвзя́тостям, предвзя́тость, предвзя́тости, предвзя́тостью, предвзя́тостями, предвзя́тости, предвзя́тостях (Источник: «Полная акцентуированная парадигма по А. А. Зализняку») . Синонимы: антиципация, лицеприятие, лицеприятность, необъективность, несправедливость, односторонность, предвзятое мнение, предубеждение, предубежденность, пристрастие, пристрастность, субъективность, субъективщина, тенденциозность

найдено в «Большой энциклопедии по психиатрии»

1. отсутствие беспристрастности, предубеждённость, изначальная склонность к определённой позиции, доопытная готовность к тому или иному выводу. Например, у пациента со сверхценной или бредовой идей; 2. в эксперименте – любой систематический фактор, который приводит к ошибке; 3. в тестировании – любой аспект теста, содержащий скрытые предпочтения. Например, тест на коэффициент интеллекта, если он даёт неодинаковые результаты на людях разной расовой принадлежности, может считаться предвзятым.

найдено в «Русско-турецком словаре»

1) peşin oluş

2) (предубеждение) önyargı

Синонимы:

найдено в «Русско-португальском словаре»

ideia preconcebida; (предубеждение) prevenção f

Синонимы:

найдено в «Орфографическом словаре русского языка»

(3 ж), Р. , Д., Пр. предвзя/тости

Синонимы:

найдено в «Русско-английском психологическом словаре»

ж.

bias, prejudice; preconception; см. тж необъективность, предубеждение

— предвзятость в отношении однородности аутгруппы

— предвзятость добровольца
— предвзятость интервьюера
— предвзятость теста
— предвзятость экспериментатора

найдено в «Морфемном разборе слова по составу»

корень — ПРЕДВЗЯТ; суффикс — ОСТЬ; нулевое окончание;
Основа слова: ПРЕДВЗЯТОСТЬ
Вычисленный способ образования слова: Суффиксальный

∩ — ПРЕДВЗЯТ; ∧ — ОСТЬ; ⏰

Слово Предвзятость содержит следующие морфемы или части:

¬ приставка (0): —
∩ корень слова (1): ПРЕДВЗЯТ;
∧ суффикс (1): ОСТЬ;
⏰ окончание (0): —

найдено в «Большом немецко-русском и русско-немецком словаре»

предвзятость ж Vorein|genommenheit f; Befangenheit f (предубеждённость) без предвзятости unvorein|genommen
Синонимы:

найдено в «Большом итальяно-русском и русско-итальянском словаре»

ж. preconcetto m, prevenzione f, pregiudizio m, partito preso без предвзятости — senza preconcetti Итальяно-русский словарь.2003. Синонимы: антиципация, лицеприятие, лицеприятность, необъективность, несправедливость, односторонность, предвзятое мнение, предубеждение, предубежденность, пристрастие, пристрастность, субъективность, субъективщина, тенденциозность

найдено в «Большом русско-французском словаре»

ж.

opinion f préconçue, parti m pris; prévention f (предубеждение)

судить без предвзятости — juger vt sans opinion préconçue

найдено в «Русском орфографическом словаре»

предвз’ятость, -и

Синонимы:

найдено в «Русско-китайском словаре»

成见 chéngjiàn, 偏见 piānjiàn

Синонимы:

найдено в «Словаре синонимов»

предвзятость пристрастность, тенденциозность, необъективность, односторонность, предубеждение, лицеприятность, предубежденность, субъективщина, предвзятое мнение, лицеприятие, пристрастие, субъективность, несправедливость. Ant. непредвзятость, беспристрастность, объективность

найдено в «Толковом словаре русского языка»

ПРЕДВЗЯТОСТЬ предвзятости, мн. нет, ж. (книжн.). 1. Отвлеч. сущ. к предвзятый. Предвзятость мысли. Предвзятость решения. Предвзятость оценки. 2. Предубеждение, предвзятое отношение к кому-чему-н. Судить без предвзятости.

найдено в «Ударении и правописании»

Ударение в слове: предвз`ятость
Ударение падает на букву: я
Безударные гласные в слове: предвз`ятость

найдено в «Полной акцентуированной парадигме по Зализняку»

предвзя’тость, предвзя’тости, предвзя’тости, предвзя’тостей, предвзя’тости, предвзя’тостям, предвзя’тость, предвзя’тости, предвзя’тостью, предвзя’тостями, предвзя’тости, предвзя’тостях

найдено в «Русско-английском словаре»

предвзятость = ж. 1. preconceived nature; 2. (предубеждение) prepossession, prejudice; предвзятый preconceived; предвзятое мнение preconceived opinion.

АБВГДЕЁЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЪЫЬЭЮЯ
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

Объяснение алгоритмов и предвзятости — Vox

Люди склонны к ошибкам и предвзятости, но это не значит, что алгоритмы обязательно лучше. Тем не менее, технология уже принимает важные решения о вашей жизни и, возможно, определяет, какую политическую рекламу вы видите, как проверяется ваше заявление на работу вашей мечты, как полицейские развернуты в вашем районе и даже предсказывает риск пожара в вашем доме.

Но эти системы могут быть предвзятыми в зависимости от того, кто их создает, как они разрабатываются и как они в конечном итоге используются. Это широко известно как алгоритмическая предвзятость. Трудно понять, как именно системы могут быть подвержены алгоритмической предвзятости, тем более что эта технология часто работает в корпоративном черном ящике. Мы часто не знаем, как был разработан тот или иной искусственный интеллект или алгоритм, какие данные помогли его создать или как он работает.

Как правило, вы знаете только конечный результат: как это повлияло на вас, если вы вообще знаете, что ИИ или алгоритм использовались в первую очередь. Вы получили работу? Вы видели рекламу Дональда Трампа в своей хронике на Facebook? система распознавания лиц идентифицировала вас? Это делает устранение предубеждений искусственного интеллекта сложным, но еще более важным для понимания.

Системы на основе машинного обучения обучаются на данных. Много всего.

Размышляя об инструментах «машинного обучения» (машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта), лучше подумать об идее «обучения». Это включает в себя предоставление компьютеру набора данных — данных любого типа — и затем этот компьютер учится делать суждения или прогнозы об информации, которую он обрабатывает, на основе замечаемых им закономерностей.

Например, в очень упрощенном примере предположим, что вы хотите научить свою компьютерную систему распознавать, является ли объект книгой, на основе нескольких факторов, таких как текстура, вес и размеры. Человек мог бы сделать это, но компьютер мог бы сделать это быстрее.

Чтобы обучить систему, вы показываете компьютерные показатели, относящиеся к множеству различных объектов. Вы даете компьютерной системе метрики для каждого объекта и сообщаете компьютеру, когда эти объекты являются книгами, а когда нет. После непрерывного тестирования и уточнения система должна узнать, что указывает на книгу, и, надеюсь, сможет предсказать в будущем, является ли объект книгой, в зависимости от этих показателей, без помощи человека.

Звучит относительно просто. И это могло бы быть, если бы ваша первая партия данных была правильно классифицирована и включала хороший набор показателей, показывающих множество разных типов книг. Тем не менее, эти системы часто применяются в ситуациях, которые имеют гораздо более серьезные последствия, чем эта задача, и в сценариях, где не обязательно есть «объективный» ответ. Часто данные, на которых обучаются или проверяются многие из этих систем принятия решений, часто не полны, не сбалансированы или не выбраны должным образом, и это может быть основным источником — хотя, конечно, не единственным — алгоритмической предвзятости.

Никол Тернер-Ли, научный сотрудник Центра технологических инноваций аналитического центра Brookings Institution, объясняет, что мы можем думать об алгоритмической предвзятости двумя основными способами: точность и влияние. ИИ может иметь разные показатели точности для разных демографических групп. Точно так же алгоритм может принимать совершенно разные решения, когда применяется к разным группам населения.

Важно отметить, что когда вы думаете о данных, вы можете думать об официальных исследованиях, в которых тщательно учитываются демография и представительство, взвешиваются ограничения, а затем результаты рецензируются экспертами. Это не обязательно относится к системам на основе ИИ, которые могут использоваться для принятия решения о вас. Возьмем один источник данных, к которому у всех есть доступ: Интернет. Одно исследование показало, что, научив искусственный интеллект ползать по Интернету и просто читая то, что люди уже написали, система создаст предубеждения против чернокожих и женщин.

Присоединяйтесь к сети отчетности с открытым исходным кодом

Christina Animashaun/Vox

Open Sourced is Recode — годовой отчетный проект Vox, направленный на демистификацию мира данных, конфиденциальности, алгоритмов и искусственного интеллекта. И нам нужна ваша помощь. Заполните эту форму, чтобы внести свой вклад в нашу отчетность.

Еще один пример того, как обучающие данные могут породить сексизм в алгоритме, произошел несколько лет назад, когда Amazon попыталась использовать ИИ для создания инструмента для проверки резюме. По данным Reuters, компания надеялась, что технологии сделают процесс сортировки заявлений о приеме на работу более эффективным. Он построил алгоритм проверки, используя резюме, которые компания собирала в течение десяти лет, но эти резюме, как правило, исходили от мужчин. Это означало, что система, в конце концов, научилась дискриминировать женщин. Это также закончилось тем, что учитывались прокси для пола, например, учился ли абитуриент в женском колледже. (Amazon утверждает, что этот инструмент никогда не использовался и что он не работал по нескольким причинам.)

На фоне дискуссий об алгоритмических предубеждениях компании, использующие ИИ, могут сказать, что они принимают меры предосторожности, предпринимают шаги для использования более репрезентативных данных обучения и регулярно проверяют свои системы на предмет непреднамеренных предубеждений и несопоставимого воздействия на определенные группы. Но Лили Ху, докторант Гарварда по прикладной математике и философии, изучающая справедливость ИИ, говорит, что это не гарантия того, что ваша система будет работать честно в будущем.

«У вас нет никаких гарантий, потому что ваш алгоритм «справедливо» работает с вашим старым набором данных», — сказал Ху Recode. «Это просто фундаментальная проблема машинного обучения. Машинное обучение работает со старыми данными [и] с обучающими данными. И это не работает с новыми данными, потому что мы еще не собрали эти данные».

Тем не менее, не должны ли мы просто сделать более репрезентативные наборы данных? Это может быть частью решения, хотя стоит отметить, что не все усилия, направленные на создание более качественных наборов данных, этичны. И дело не только в данных. Как объясняет Карен Хао из MIT Tech Review, ИИ также может быть разработан для того, чтобы формулировать проблему в принципиально проблемном ключе. Например, алгоритм, разработанный для определения «кредитоспособности», запрограммированный на максимизацию прибыли, может в конечном итоге принять решение о выдаче хищнических субстандартных кредитов.

Связанный

Этот ИИ заставляет вас выглядеть шедевром, рассказывая вам о своей предвзятости

Вот еще одна вещь, о которой следует помнить: то, что инструмент тестируется на предвзятость — что предполагает, что инженеры, которые проверяют предвзятость, действительно понимают, как проявляется и действует предвзятость — по отношению к одной группе, не означает, что он проверяется на предвзятость по отношению к другому типу группы. Это также верно, когда алгоритм одновременно учитывает несколько типов факторов идентичности: например, инструмент может считаться достаточно точным в отношении белых женщин, но это не обязательно означает, что он работает с черными женщинами.

В некоторых случаях может оказаться невозможным найти беспристрастные данные для обучения. Возьмите исторические данные, подготовленные системой уголовного правосудия США. Трудно представить, что данные, созданные учреждением, изобилующим системным расизмом, можно использовать для создания эффективного и справедливого инструмента. Как подчеркивают исследователи из Нью-Йоркского университета и AI Now Institute, полицейские инструменты прогнозирования могут получать «грязные данные», в том числе модели полицейских действий, отражающие сознательные и неявные предубеждения полицейских департаментов, а также коррупцию в полиции.

Основополагающие предположения инженеров также могут быть предвзятыми

Таким образом, у вас могут быть данные для построения алгоритма. Но кто его проектирует и кто решает, как его использовать? Кто решает, какой уровень точности и неточности для разных групп является приемлемым? Кто решает, какие приложения ИИ этичны, а какие нет?

Хотя демографических исследований в области искусственного интеллекта не так много, мы знаем, что в ИИ, как правило, доминируют мужчины. По данным Комиссии по равным возможностям при трудоустройстве, сектор высоких технологий, в более широком смысле, имеет тенденцию перепредставлять белых и недопредставлять чернокожих и латиноамериканцев.

Тернер-Ли подчеркивает, что нам нужно подумать о том, кто получит место за столом переговоров, когда будут предложены эти системы, поскольку эти люди в конечном счете формируют дискуссию об этичном развертывании их технологий.

Но есть и более широкий вопрос, на какие вопросы искусственный интеллект может помочь нам ответить. Ху, исследователь из Гарварда, утверждает, что для многих систем вопрос построения «справедливой» системы по сути бессмысленен, потому что эти системы пытаются ответить на социальные вопросы, на которые не обязательно есть объективный ответ. Например, Ху говорит, что алгоритмы, которые утверждают, что предсказывают рецидивизм человека, в конечном итоге не решают этический вопрос о том, заслуживает ли кто-то условно-досрочного освобождения.

«Нет объективного ответа на этот вопрос, — говорит Ху. «Когда вы затем вставляете систему искусственного интеллекта, алгоритмическую систему или компьютер, это не меняет фундаментальный контекст проблемы, заключающийся в том, что у проблемы нет объективного ответа. По сути, это вопрос наших ценностей и целей системы уголовного правосудия».

Имея это в виду, некоторые алгоритмы, вероятно, не должны существовать, или, по крайней мере, они не должны сопровождаться таким высоким риском злоупотреблений. То, что технология точна, не делает ее справедливой или этичной. Например, китайское правительство использовало искусственный интеллект для отслеживания и составления расового профиля преимущественно мусульманского уйгурского меньшинства, около 1 миллиона из которых, как полагают, проживают в лагерях для интернированных.

Прозрачность — первый шаг к подотчетности

Одна из причин, по которой алгоритмическая предвзятость может казаться такой непрозрачной, заключается в том, что мы сами по себе обычно не можем сказать, когда она происходит (или присутствует ли алгоритм вообще). По словам Тернер-Ли, это была одна из причин, по которой разногласия по поводу мужа и жены, которые подали заявку на Apple Card и получили совершенно разные кредитные лимиты, привлекли такое внимание. Это был редкий случай, когда два человека, которые, по крайней мере, казалось, работали с одним и тем же алгоритмом и могли легко сравнивать записи. Детали этого дела до сих пор не ясны, хотя в настоящее время регулирующие органы расследуют кредитную карту компании.

Алгоритмическая предвзятость — сложная и обширная тема. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с этими источниками:

Руха Бенджамин, Гонка за технологиями: инструменты аболиционистов для нового кода Джима

Сафия Умоджа Ноубл, Алгоритмы угнетения: как поисковые системы усиливают расизм

Рэйчел Томас, Уточнение алгоритмической погрешности

Но потребители, способные сравнивать алгоритмические результаты по принципу «яблоко с яблоком», встречаются редко, и это одна из причин, по которой защитники требуют большей прозрачности в отношении того, как работают системы, и их точности. В конечном счете, это, вероятно, не та проблема, которую мы можем решить на индивидуальном уровне. Даже если мы понимаем, что алгоритмы могут быть предвзятыми, это не означает, что компании будут прямолинейно разрешать посторонним изучать их искусственный интеллект. Это создало проблему для тех, кто стремится к более справедливым технологическим системам. Как вы можете критиковать алгоритм — своего рода черный ящик — если у вас нет реального доступа к его внутренней работе или возможности проверить большое количество его решений?

Компании будут заявлять, что они точны в целом, но не всегда раскрывают свои обучающие данные (помните, что это данные, на которых тренируется искусственный интеллект, прежде чем оценивать новые данные , например, ваше заявление о приеме на работу). Похоже, что многие из них не подвергают себя проверке со стороны стороннего оценщика или публично не рассказывают о том, как работают их системы применительно к различным демографическим группам. Некоторые исследователи, такие как Джой Буоламвини и Тимнит Гебру, говорят, что обмен этой демографической информацией как о данных, используемых для обучения, так и о данных, используемых для проверки искусственного интеллекта, должен быть базовым определением прозрачности.

Искусственный интеллект появился недавно, но это не значит, что существующие законы не применяются.

Нам, вероятно, потребуются новые законы для регулирования искусственного интеллекта, и некоторые законодатели разбираются в этом вопросе. Есть законопроект, который обяжет компании проверять свои системы искусственного интеллекта на предвзятость через Федеральную торговую комиссию (FTC). Кроме того, было предложено законодательство, регулирующее распознавание лиц и даже запрещающее использование этой технологии в государственном жилом фонде.

Но Тернер-Ли подчеркивает, что новое законодательство не означает, что существующие законы или агентства не имеют полномочий проверять эти инструменты, даже если есть некоторая неопределенность. Например, FTC наблюдает за обманными действиями и практикой, что может дать агентству полномочия над некоторыми инструментами на основе ИИ.

Комиссия по обеспечению равных возможностей при трудоустройстве, которая расследует дискриминацию при приеме на работу, как сообщается, расследует как минимум два случая, связанных с алгоритмической дискриминацией. В то же время Белый дом поощряет федеральные агентства, которые выясняют, как регулировать искусственный интеллект, не забывать о технологических инновациях. Это поднимает вопрос о том, готово ли правительство изучать эту технологию и управлять ею, а также выяснять, как применяются существующие законы.

«У вас есть группа людей, которые действительно очень хорошо это понимают, и это могут быть технологи, — предостерегает Тернер-Ли, — и группа людей, которые на самом деле вообще не понимают или имеют минимальное понимание, и что были бы политиками».

Это не значит, что не предпринимаются технические усилия для «устранения предвзятости» ошибочного искусственного интеллекта, но важно помнить, что эта технология не станет решением фундаментальных проблем справедливости и дискриминации. И, как показывают примеры, которые мы рассмотрели, нет никаких гарантий, что компании, создающие или использующие эту технологию, будут уверены, что она не является дискриминационной, особенно без юридического разрешения на это. Казалось бы, мы вместе должны подтолкнуть правительство к обузданию технологий и убедиться, что они помогают нам больше, чем уже могут навредить нам.

Open Source стало возможным благодаря Omidyar Network. Весь контент с открытым исходным кодом является редакционно независимым и создается нашими журналистами.

Наша цель в этом месяце

Сейчас не время для платного доступа. Настало время указать на то, что скрыто на виду (например, сотни отрицателей выборов в бюллетенях по всей стране), четко объяснить ответы на вопросы избирателей и дать людям инструменты, необходимые им для активного участия в американской политике. демократия. Подарки читателям помогают сделать наши журналистские статьи, основанные на исследованиях, бесплатными для всех. К концу сентября мы планируем добавить 5000 новых финансовых спонсоров в наше сообщество сторонников Vox. Поможете ли вы нам достичь нашей цели, сделав подарок сегодня?

Что такое предвзятость? — Идентификация предвзятости

Об этом руководстве

Выявление предвзятости может оказаться сложной задачей, поскольку она не сформулирована четко. Предвзятость может существовать в спектре политической идеологии, религиозных взглядов, финансового влияния, дезинформации и многого другого. Все источники должны быть оценены на предмет возможной предвзятости — от ссылки в Твиттере до научной статьи. В этом руководстве показаны различные типы предвзятости, с которыми вы можете столкнуться, и даны стратегии выявления предвзятых источников.

Определение смещения

предвзятость, существительное: предубеждение в пользу или против одного предмета, лица или группы по сравнению с другим, обычно таким образом, который считается несправедливым
уклон, глагол: заставить чувствовать или демонстрировать склонность или предубеждение в отношении кого-либо или чего-либо

Найти источник

Найдите источник информации, которую вы оцениваете. Задайте себе следующие вопросы:

Кто владеет/производит источник?
Кто рекламирует в источнике? Соответствует ли реклама источнику?
Есть ли в содержании политический уклон?
Содержит ли содержание все факты или, по крайней мере, справедливо представляет обе стороны аргумента?
Какой тип языка используется? Использует ли автор сильные выражения или преувеличения?
Подкрепляют ли они свои аргументы фактическими данными? Вы можете увидеть, где они получили свои доказательства через ссылки или цитаты?

Чтобы найти ответ на эти вопросы, вам необходимо внимательно прочитать текст, и вам, возможно, придется провести справочное/проверочное исследование фактов , чтобы определить, является ли источник надежным или предвзятым.

Внимание!

Если вы заметили следующее, источник может быть предвзятым:

Крайне самоуверенный или односторонний
Основано на неподтвержденных или необоснованных заявлениях
Представляет тщательно отобранные факты, которые склоняются к определенному результату
Делает вид, что представляет факты, но предлагает только мнение
Использует резкие или неприемлемые выражения
Пытается убедить вас думать определенным образом, не обращая внимания на фактические данные
Автор неизвестен, не имеет опыта или пишет на несвязанные темы
Основано на развлечении, форме пародии или сатиры
Пытается продать вам что-то замаскированное

Типы смещения (Нажмите, чтобы развернуть каждый раздел)

Коммерческий

Пример: фейковые новости. Рекламодатели пытаются зарабатывать деньги, спонсируя контент.

Визуальный

Пример: изображения обладают большой силой. Посмотрите, как изображение изображает предмет.

Сенсационность

Пример: выбор слова. Тип используемого языка может влиять на то, как люди реагируют на информацию.

Обрамление

Пример: информация, отображаемая в формате кадра или сюжета. Обычно создается вокруг конфликта.

Целесообразность

Пример: информация быстро обновляется. Иногда информация сообщается до того, как все факты будут доступны и проверены.

Упущение

Пример: информация не включена или неполная. Хотя невозможно охватить все детали, в информации не должно быть пробелов. Этот тип предвзятости может быть трудно определить, если вы не читаете множество источников по проблеме. Например, если представленная информация крайне или исключительно односторонняя, то может быть признаком упущения.

Другие ключевые слова

Есть несколько ключевых слов, о которых следует помнить при оценке предвзятости:

Повестка дня , n. — глубинные намерения или мотивы конкретного лица или группы
Гипербола , н. — преувеличенные заявления или утверждения, которые не следует понимать буквально 90 145
Цель , прил. — (лица или его суждения) не под влиянием личных чувств или мнений при рассмотрении и представлении фактов
Пародия , н. — подражание стилю определенного писателя, художника или жанра с преднамеренным преувеличением для создания комического эффекта
Сатира , н. — Использование юмора, иронии, преувеличения или насмешки для разоблачения и критики глупости и порока людей
Субъективный , прил. — на основе или под влиянием личных чувств, вкусов или мнений

Полезные руководства

Каталожные номера

«Определение предвзятости в английском языке США». English Oxford Living Dictionaries , OxfordUP, 2019, en.oxforddictionaries.com/definition/us/bias. По состоянию на 13 мая 2019 г.

«Определение повестки дня на английском языке». English Oxford Living Dictionaries , Oxford UP, 2019, en.oxforddictionaries.com/definition/agenda. По состоянию на 13 мая 2019 г.

«Определение гиперболы на английском языке». English Oxford Living Dictionaries , Oxford UP, 2019, en.oxforddictionaries.com/definition/hyperbole. По состоянию на 13 мая 2019 г..

«Определение цели на английском языке». English Oxford Living Dictionaries , Oxford UP, 2019, en. oxforddictionaries.com/definition/objective. По состоянию на 13 мая 2019 г.

«Определение пародии на английском языке». English Oxford Living Dictionaries , Oxford UP, 2019, en.oxforddictionaries.com/definition/parody. По состоянию на 13 мая 2019 г.

«Определение сатиры на английском языке». English Oxford Living Dictionaries , Oxford UP, 2019, en.oxforddictionaries.com/definition/satire. По состоянию на 13 мая 2019 г..

«Определение субъективного в английском языке». English Oxford Living Dictionaries , Oxford UP, 2019, en.oxforddictionaries.com/definition/subjective. По состоянию на 13 мая 2019 г.

Понимание ваших предубеждений | Psychological & Brain Sciences

Два исследователя WashU, Кэлвин Лай и Клара Уилкинс, которые проводят исследования предубеждений и их последствий, объясняют корни и последствия предубеждений и то, как мы потенциально можем их уменьшить.

Если есть что-то, что вам нужно знать о предубеждениях, так это то, что они у вас есть.

Когда мы видим слово «предвзятость» в новостях, это обычно связано с ужасной несправедливостью, например, когда кого-то не принимают на работу или, что еще хуже, преследуют правоохранительные органы из-за его пола, расы или национальности. Мы склонны думать о людях, которые ведут себя предвзято, как о плохих людях, которые предпринимают крайние действия, чтобы исключить других. Никто не хочет признаваться в предвзятости.

Однако, по мнению исследователей в области психологии и наук о мозге, предубеждения часто, по крайней мере частично, бессознательны. Несмотря на это, они сильно влияют на то, как мы взаимодействуем с миром, и, как правило, увековечивают большую часть неравенства, существующего в нашем обществе.

Основы: что такое предвзятость?

Если мы хотим уменьшить вредные предубеждения, нам нужно сначала понять, что такое предубеждение. Клара Уилкинс, доцент кафедры психологии и наук о мозге, говорит, что, когда она учит предвзятости в классе, она разбивает ее на три компонента, которые часто называют «азбукой» предвзятости. «А», или аффективный компонент, — это то, что мы бы назвали предубеждением или негативными чувствами по отношению к человеку, основанными на его или ее принадлежности к группе, «С», или когнитивный компонент, — это стереотипы или обобщения о группе, а «В», или поведенческий компонент, — это дискриминация или фактические действия, предпринятые против человека на основании его принадлежности к группе. Лаборатория социального восприятия и межгрупповых отношений Уилкинса заинтересована в изучении всех этих компонентов предвзятости.

Кэлвин Лай, доцент кафедры психологии и наук о мозге, говорит, что хотя предвзятость, о которой мы слышим в новостях, обычно вредна, сама по себе предвзятость не всегда негативна. Он говорит, что «то, как ученые-психологи определяют предвзятость, — это просто склонность реагировать одним способом по сравнению с другим при принятии какого-то жизненного выбора». Иногда эти предубеждения могут быть совершенно нейтральными, например, предубеждение в пользу кока-колы, а не пепси, и даже могут помочь вам быстрее принимать решения.

Calvin Lai

Однако не все предубеждения так безобидны. Как отмечает Лай, «предвзятость часто может вести нас в направлениях, которых мы не ожидаем, чего мы не собираемся делать, и с которыми мы могли бы даже не согласиться, если бы знали, что она определенным образом подталкивает нас». Это виды предубеждений, которые могут быть вредными, когда люди позволяют им влиять на свое поведение по отношению к определенным группам, и предубеждения, которые его лаборатория Diversity Science Lab пытается перенаправить с помощью своих исследований.

Уилкинс утверждает, что большинство людей не решаются признать себя участниками предубеждений, но мы должны осознавать, что можем вести себя вредным образом, даже если мы сознательно поддерживаем равенство. Она говорит: «Хорошие люди также проявляют предвзятость. Я думаю, что если у нас будет образ расиста как члена Ку-клукс-клана, который совершает что-то действительно очень жестокое, это исключит многие действия, которые на самом деле усиливают социальное неравенство». Понимание того, что даже «хорошие» люди могут быть предвзятыми, позволяет нам быть более открытыми для изучения наших собственных предубеждений и принимать меры, чтобы не допустить их воздействия.

«Предвзятость часто может вести нас в направлениях, которых мы не ожидаем и не собираемся».

Изучение бессознательных предубеждений

Поскольку очень многие люди не хотят признавать свои предубеждения и часто даже не подозревают о них, исследователям трудно узнать, какие предубеждения придерживаются изучаемые ими участники. Чтобы противостоять этой проблеме, исследователи разработали нечто, называемое тестом неявных ассоциаций.

Гарвард впервые разработал тест на неявные ассоциации в 1998, чтобы проверить неявные предубеждения людей, посмотрев, насколько сильно они связывают разные концепции с разными группами людей. Лай — директор по исследованиям в Project Implicit, некоммерческой организации, которая использует онлайновые IAT как для сбора данных исследований, так и для информирования широкой общественности о предвзятости, и говорит, что огромное количество данных, собранных с помощью этих тестов за последние два десятилетия позволил исследователям отслеживать предубеждения и видеть, как определенные демографические факторы, включая местонахождение человека, возраст и расу, могут влиять на его предубеждения.

IAT постоянно показывали, что люди быстрее связывают белых людей с хорошими вещами, а черных с плохими, чем наоборот, что демонстрирует, как эти пары подсознательно связаны друг с другом в их воспоминаниях. Исследователи также разработали различные IAT для проверки ассоциаций участников на основе пола, религии, веса, сексуальности, возраста и множества других категорий идентичности. Если вы хотите увидеть, на что похож один из этих тестов, вы можете сами пройти его в Project Implicit.

Последствия предвзятости

IAT могут многое рассказать нам о возможной распространенности и последствиях предвзятости. Лай утверждает, что существует корреляция между тем, как люди выполняют IAT, и тем, как они ведут себя по отношению к различным группам. Он утверждает: «Мы обнаружили, что эти неявные предубеждения действительно коррелируют с тем, как люди действуют, и они часто делают это сверх того, что люди могут сообщить, что они на самом деле могут сказать о себе». Он работал с различными группами населения, чтобы помочь им лучше понять свои предубеждения и то, как эти предубеждения могут привести к тому, что к определенным группам относятся по-разному в здравоохранении, научных кругах и на рынке труда.

Предубеждения могут нанести наибольший вред, когда на них действуют люди, обладающие относительной властью, будь то медицинские работники, работодатели или сотрудники правоохранительных органов. Мы все слышали в новостях о том, как предвзятость может даже привести к смертельным столкновениям в ситуациях, когда людям приходится делать поспешные суждения о риске, который представляет человек. В одном из своих текущих проектов Лай работает в сотрудничестве с Антидиффамационной лигой, чтобы помочь полицейским лучше понять свои предубеждения. Его исследование поможет определить, может ли образовательный семинар по предубеждениям повлиять на то, как правоохранительные органы взаимодействуют с различными группами населения.

Клара Уилкинс

Уилкинс также изучает, как предвзятость проявляется в группах с неравенством власти. Уилкинс обнаружил, что группы, считающие нынешнюю иерархию справедливой, склонны удваивать эти убеждения и вести себя более дискриминационным образом, когда чувствуют, что эта иерархия находится под угрозой. В недавнем исследовании Уилкинс обнаружил, что мужчины, которые придерживались убеждений, узаконивающих статус, с большей вероятностью наказывали женщин при просмотре резюме после того, как увидели статью о дискриминации мужчин. Это открытие вызывает особую тревогу, потому что она также нашла доказательства того, что в последние годы мужчины стали чаще воспринимать мужчин как жертв дискриминации, а это означает, что это реакционное поведение в отношении женщин также может усиливаться.

«Как ни парадоксально, ваше представление о справедливости на самом деле приводит к тому, что вы ведете себя несправедливо.»

Уилкинс объясняет легитимирующие статус убеждения, говоря: «Общество устроено таким образом, что некоторые группы имеют лучший доступ к ресурсам, чем другие, поэтому они имеют больше доходов, богатства, власти и т. д., чем другие группы. Идеологии, узаконивающие статус, — это идеологии, которые делают это неравенство справедливым и законным». Она использовала идею меритократии как пример убеждения, узаконивающего статус, говоря, что если люди верят, что тяжелая работа всегда приводит к успеху, они, скорее всего, будут рассматривать людей, испытывающих финансовые трудности, как просто недостаточно усердно работающих и игнорирующих структурное неравенство. в таких вещах, как доступ к образованию и здравоохранению. Она говорит: «Это какая-то ирония, ваше представление о справедливости на самом деле приводит к тому, что вы ведете себя несправедливо».

Уилкинс говорит, что противодействие позитивным действиям является примером того, как убеждения, узаконивающие статус, могут мешать людям признать структурное неравенство, подобное тому, которое было освещено недавним скандалом с признанием в браке с участием богатых родителей. «Есть много людей, которые выступают против позитивных действий, потому что они думают, что это ставит в невыгодное положение людей, не принадлежащих к расовым меньшинствам, когда есть другие структурные вещи, такие как пожертвования или признание в наследство или другие вещи, которые не основаны только на заслугах, а именно на конкретном невыгодном положении. группы».

Уилкинс говорит, что некоторая негативная реакция, которую мы наблюдали после президентства Обамы, является результатом предполагаемых угроз статус-кво, которые заставляют группы, обладающие властью, такие как белые люди, вести себя негативно по отношению к группам, которые они считают потенциально разрушающими традиционную динамику власти. Эта реакция может быть вызвана верой в нулевую сумму, согласно которой увеличение прав/преимуществ для одной группы автоматически уменьшает преимущества для другой. Эти убеждения часто настолько глубоко укоренились, что люди могут даже не осознавать, что они у них есть, но они могут значительно повлиять на поведение.

Избегайте предвзятых действий

Итак, как нам избежать предвзятости? Когда дело доходит до изменения ваших имплицитных бессознательных предубеждений, подобных тем, которые тестирует IAT, исследования неизменно показывают, что это сложнее, чем вы думаете. Лай говорит: «Кажется, что пытаться прямо сейчас изменить неявное предубеждение, пытаться уменьшить эти ассоциации, которые крутятся в нашей голове, кажется очень сложным. Они формируются на протяжении всей жизни, и кажется, что если вы можете их изменить, это требует больших постоянных усилий». Другими словами, быстрая тренировка разнообразия, хотя и потенциально полезна для того, чтобы заставить людей задуматься о своих предубеждениях, не изменит мгновенно то, как их мозг ассоциирует белых людей с хорошими вещами, а черных — с негативными.

Уилкинс также говорит, что она не верит, что движение к менее предвзятому миру является линейным. Как показало ее исследование, социальные изменения, которые мы могли бы рассматривать как прогресс, часто сопровождаются негативной реакцией, когда угрозы установленному порядку заставляют людей удваивать свои предубеждения, сознательно или бессознательно.

Однако, несмотря на эти несколько неутешительные результаты, и Лай, и Уилкинс оптимистичны в том, что есть вещи, которые мы можем сделать, чтобы уменьшить количество предвзятых действий, даже если мы не можем полностью избавиться от предвзятых мыслей. В последнее время Уилкинс исследует способы уменьшить убеждения людей в нулевой сумме. В настоящее время она работает над исследованием, в ходе которого христиане читают стих из Библии, который способствует терпимости, чтобы проиллюстрировать, что принятие различных групп, таких как представители ЛГБТК, не противоречит христианским ценностям. На данный момент она обнаружила, что демонстрация участникам этого стиха уменьшает убеждения в нулевой сумме и повышает терпимость. Хотя она еще не знает, насколько постоянными окажутся эти изменения, она воспринимает это как обнадеживающий знак.

Для читателей, которые хотят вести себя менее предвзято, Лай и Уилкинс говорят, что осознание своей предвзятости — это первый шаг. Лай выступал за систематический подход к отслеживанию наших собственных предубеждений: «Я думаю, самое главное, что мы все подвержены предубеждениям. Очень важно просто вести учет, отслеживать в своей собственной жизни, где это может происходить, а затем разрабатывать хорошие процедуры или привычки, чтобы вы не действовали в соответствии с ними». Он говорит, что есть простые вещи, которые люди могут делать, чтобы не допустить, чтобы их предубеждения влияли на решения, например, убрать имена из резюме, чтобы пол или расовая принадлежность соискателя не могли повлиять на решения о приеме на работу.

Уилкинс также говорит, что мы должны лучше понимать, почему нас привлекают одни люди, а не другие, и стараться изо всех сил избегать действий, основанных на этих предубеждениях. «Ни одно из этих решений не является легким, — говорит она. — Я думаю, это также требует большой мотивации… Недостаточно не быть расистом или сексистом. Необходимы антирасистские и антисексистские усилия, потому что такое поведение настолько укоренилось в нашем обществе, что будет трудно добиться реального и устойчивого прогресса».

Я не предвзят. Это проблема всех остальных

Скачать PDF

Редакция
Опубликовано: 07 апреля 2020 г.

Тим Р. Уоткинс ¹ и
Лиза А. Харви ORCID: orcid.org/0000-0002-4365-0236 ²

Спинной мозг том 58 , страницы 389–390 (2020)Процитировать эту статью

2673 доступа
56 Альтметрический
Сведения о показателях

Субъекты

Поведение человека
Префронтальная кора

Все исследователи (включая редакторов) хотели бы считать себя беспристрастными учеными, невосприимчивыми к предвзятому мышлению. Но они вполне могут полагать, что другие менее устойчивы к таким предубеждениям. То есть мы склонны иметь «слепое пятно смещения » 9.0407 для наших собственных когнитивных искажений, но мы гораздо лучше обнаруживаем предвзятое мышление у других [1]. Это и многие другие выводы из когнитивной науки убедили все большее число исследователей в том, что необходимо лучшее понимание того, как люди думают, если мы хотим снизить уровень предвзятости в исследованиях [2]. Это важно, потому что предвзятое исследование тратит впустую деньги, усилия и время исследователей и участников, но, что более важно, оно уводит нас от поиска ответов для людей с ТСМ и их семей. Ниже приведены несколько примеров наших запрограммированных и подсознательных тенденций привносить предвзятость в нашу работу и мышление. Эти примеры подтверждаются многими десятилетиями исследований в области когнитивной науки.

Термин « эвристика », используемый в когнитивной психологии с 1970-х годов, описывает процессы принятия решений в нашем мозгу, которые являются автоматическими, часто подсознательными и позволяют принимать более быстрые и энергоэффективные решения, которые в целом помогают нам справляться с проблемами. эффективно взаимодействует с окружающим миром [3, 4]. Один соответствующий пример можно увидеть, когда мы автоматически принимаем первое пришедшее на ум объяснение, которое некоторые называют эвристикой «бери первое» [4]. Первое объяснение, которое придет на ум, будет самым легким и быстрым; следовательно, когда исследователь увидит результаты исследования, первое объяснение, вероятно, будет основано на его собственной гипотезе или причинных механизмах, которые, по его мнению, должны были иметь место. С одной стороны кажется разумным принять объяснение, которое соответствует нашему пониманию научных «фактов» и мира. Однако это становится проблемой, если мы не учитываем, что результаты исследования могут также поддерживать второе и даже третье возможное объяснение. Такое альтернативное объяснение могло бы, например, относиться к искажающему фактору в когортном исследовании, которое еще не было измерено, что могло исказить результат; или предвзятость, возникающая, когда участники, которые плохо отреагировали на лечение, с большей вероятностью будут потеряны для последующего наблюдения и поэтому не будут включены в анализ; или систематическая ошибка измерения из-за незаслепленных оценщиков результатов, непреднамеренно опрашивающих участников по-разному в зависимости от полученного ими лечения. Для исследований вмешательств или наблюдательных исследований факторов, которые могут увеличить риск, построение причинно-следственной диаграммы является одним из методов, который может помочь нам исследовать альтернативные объяснения.

Другая склонность, имеющая отношение к науке, называется «предвзятостью моей стороны» : концепция, похожая на предвзятость подтверждения, но не совсем такая же, и определяемая как склонность искать и интерпретировать доказательства таким образом, чтобы поддерживает наши прежние убеждения [5]. Это можно увидеть, когда мы бессознательно охотимся за «доказательствами», чтобы оправдать наши мнения, вместо того, чтобы пытаться установить истину. Один из примеров предубеждений на мою сторону — это когда результаты качественного клинического исследования дают ответ, который противоречит нашим убеждениям и мнениям, но вместо того, чтобы принять возможность того, что мы могли быть неправы, мы пытаемся найти причины, показывающие, что исследование было ошибочным. . Всегда мудро и разумно подвергать сомнению результаты любого исследования, особенно если они не соответствуют предыдущим исследованиям или неожиданны по иным причинам. Но это становится проблематичным, когда мы не принимаем то, о чем нам может говорить все больше свидетельств. Предубеждение Myside отчасти объясняет, почему часто бывает трудно изменить укоренившуюся клиническую практику, когда данные свидетельствуют о том, что то, что мы делаем, может быть неэффективным или что мы можем получить лучшие результаты, если будем действовать по-другому.

Предвзятость Myside, возможно, возникает из-за фундаментального человеческого мотива или побуждения, которое психология называет «стремлением к статусу» [6]. Все, что мы делаем, говорим и пишем, и то, что видят другие люди, потенциально может изменить то, как они видят нас, и эти оценки формируют нашу репутацию. И если мы не сможем обосновать свои убеждения перед другими, пострадает наша репутация. Таким образом, пытаясь улучшить или, по крайней мере, сохранить нашу репутацию, мы ищем «доказательства» (пусть даже минимальные и косвенные), подтверждающие наши мнения [5]. Но в то время как различия в статусе среди коллег в основном носят неявный и неформальный характер [6], некоторые явные индикаторы включают академический ранг, публикации, количество цитирований и личное богатство. Таким образом, они являются потенциальными мишенями для любого конфликта интересов, который может принести финансовую, профессиональную или репутационную выгоду, если исследователь поддерживает определенное убеждение. Мы по праву менее снисходительны к этим типам «предубеждения на мою сторону» , потому что они не являются подсознательными, а скорее полупреднамеренным корыстным актом, направленным на искажение науки и истины. Но с другой стороны, люди, работающие в области здравоохранения и медицинских исследований, также часто находятся под сильным влиянием другого фундаментального человеческого мотива: сострадания [2].

Наконец, есть также убедительные доказательства существования «эвристики причинности» [2, 3, 7], где мы автоматически ищем причинное объяснение событий, которые мы видим; часто как компонент причинно-следственной последовательности или истории. Отчасти это происходит из-за нашей врожденной потребности понимать мир с точки зрения причины и следствия. В то время как эвристика причинности выгодна в большинстве случаев, она может легко привести к вере в причинно-следственную связь, которая не имеет эмпирической поддержки, особенно в науке и смежных дисциплинах, таких как здравоохранение. Например, когда мы предполагаем, что одна вещь вызывает другую, потому что две переменные кажутся связанными и одна переменная предшествует другой. Конечно, сильная методология в какой-то степени поможет разобраться в этих вопросах. Однако необходимо широкое понимание нашей автоматической склонности поспешно и без хорошего плана исследования приписывать наблюдениям причинно-следственные объяснения. Повышение осведомленности об «эвристике причинности» может помочь людям ставить под сомнение свои собственные убеждения и предположения и быть более открытыми для других, подвергающих сомнению их любимые теории.

Большая часть исследовательской методологии существует для того, чтобы защитить нас от самих себя и убедиться, что исследования дают непредвзятые ответы на наши вопросы. Например, слепая оценка результатов в клинических испытаниях — это стратегия минимизации предвзятости наблюдателя, чтобы избежать влияния на наблюдателей их ожиданий или других факторов [8], при этом предвзятость моей стороны является одной из основных целей. Некоторые утверждают, что, возможно, лучший способ борьбы со всеми формами предвзятости в оригинальных исследованиях и обзорах — это некая форма «противоположного сотрудничества» [2, 9].]. То есть включать в свою исследовательскую группу людей или даже группы, которые каким-то образом выиграют, если они смогут обнаружить какое-либо предубеждение в вашей части проекта, и наоборот. Точно так же некоторые выступают за то, чтобы лучше всего для проведения систематических обзоров подходили те, у кого ранее не было мнения об оцениваемых методах лечения.

Spinal Cord призывает всех читателей и исследователей лучше понять свои собственные предубеждения, быть открытыми для возможностей, которые предвзятость проникает в их работу и работу других, и делать все возможное, чтобы защититься от таких предубеждений с помощью строгой методологии.

Ссылки

Запад РФ, Мезерв Р.Я., Станович К.Е. Когнитивная изощренность не ослабляет слепое пятно предвзятости. J Pers Soc Psychol. 2012; 103: 506–19. https://doi.org/10.1037/a0028857
Артикул пабмед Google ученый
Уоткинс TR. Понимание неопределенности и предвзятости для улучшения причинно-следственных связей в исследованиях медицинских вмешательств [докторская диссертация]: Сиднейский университет; Сидней, Австралия, 2019 г.. http://hdl.handle.net/2123/20772
Канеман Д. Мышление быстрое и медленное. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Штраус и Жиру; 2011.
Гигеренцер Г., Гайсмайер В. Эвристическое принятие решений. Анну Рев Психол. 2011;62:451–82. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-120709-145346
Артикул пабмед Google ученый
«>
Мерсье Х., Спербер Д. Загадка разума: новая теория человеческого понимания. Лондон: Аллен Лейн; 2017.
Книга Google ученый
Anderson C, Hildreth JAD, Howland L. Является ли стремление к статусу фундаментальным человеческим мотивом? Обзор эмпирической литературы. Psychol Bull 2015; 141: 574–601. https://doi.org/10.1037/a0038781
Артикул пабмед Google ученый
Сломан С.А., Лагнадо Д. Причинность в мыслях. Анну Рев Психол. 2015;66:223–47. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010814-015135
Артикул пабмед Google ученый
Hróbjartsson A, Boutron I. Ослепление в рандомизированных клинических исследованиях: вынужденная беспристрастность. Клин Фармакол Тер. 2011;90:732–6. https://doi.org/10.1038/clpt.2011.207
Артикул пабмед Google ученый
«>
Нуццо Р. Как ученые обманывают себя и как они могут остановиться. Природа. 2015; 526:182–5. https://doi.org/10.1038/526182a
КАС Статья пабмед Google ученый

Ссылка на скачивание

Информация о авторе

Авторы и принадлежности

Департамент департамента развития. наук, Сиднейский университет, Сидней, Новый Южный Уэльс, Австралия
Lisa A Harvey

Авторы

Tim R Watkins
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Lisa A Harvey
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Автор, ответственный за переписку

Лиза Харви.

Дополнительная информация

Примечание издателя Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и институциональной принадлежности.

Права и разрешения

Перепечатка и разрешения

Об этой статье

Борьба с предвзятостью в искусственном интеллекте (и у людей)

Статья (PDF-120KB)

Растущее использование искусственного интеллекта в чувствительных областях, в том числе для найма, уголовного правосудия и здравоохранения, вызвало споры о предвзятости и справедливости. Тем не менее, принятие человеком решений в этих и других областях также может быть ошибочным из-за индивидуальных и общественных предубеждений, которые часто бессознательны. Будут ли решения ИИ менее предвзятыми, чем человеческие? Или ИИ усугубит эти проблемы?

Аудио

Прослушать статью
В, Notes from the AI frontier: Борьба с предвзятостью в AI (и у людей) (PDF – 120 КБ), мы предоставляем обзор того, где алгоритмы могут помочь уменьшить различия, вызванные человеческими предубеждениями, и где требуется больше человеческой бдительности. критически проанализировать несправедливые предубеждения, которые могут накапливаться и масштабироваться системами ИИ. В этой статье, сокращенной версии этой статьи, также освещаются некоторые исследования, проводимые для решения проблем предвзятости в ИИ, и предлагаются шесть прагматичных путей продвижения вперед.
Будут ли решения ИИ менее предвзятыми, чем человеческие? Или ИИ усугубит эти проблемы?
В дебатах появляются две возможности. Во-первых, это возможность использовать ИИ для выявления и уменьшения влияния человеческих предубеждений. Во-вторых, это возможность улучшить сами системы ИИ, от того, как они используют данные, до того, как они разрабатываются, развертываются и используются, чтобы они не увековечивали человеческие и социальные предубеждения или не создавали собственных предубеждений и связанных с ними проблем. Для реализации этих возможностей потребуется сотрудничество между различными дисциплинами для дальнейшей разработки и внедрения технических улучшений, операционных методов и этических стандартов.
ИИ может помочь уменьшить предвзятость, но он также может накапливать и масштабировать предвзятость
Предубеждения в отношении того, как люди принимают решения, хорошо задокументированы. Некоторые исследователи подчеркивают, как на решения судей могут бессознательно влиять их личные характеристики, в то время как работодатели, как было показано, с разной скоростью дают интервью кандидатам с одинаковым резюме, но с именами, которые, как считается, отражают разные расовые группы. Люди также склонны к неправильному использованию информации. Например, работодатели могут проверять кредитную историю потенциальных сотрудников таким образом, что это может повредить группам меньшинств, даже несмотря на то, что четкая связь между кредитной историей и поведением на рабочем месте не установлена. Человеческие решения также трудно исследовать или пересматривать: люди могут лгать о факторах, которые они учитывали, или могут не понимать факторы, повлиявшие на их мышление, оставляя место для бессознательной предвзятости.
Во многих случаях ИИ может уменьшить субъективную интерпретацию данных людьми, поскольку алгоритмы машинного обучения учатся учитывать только те переменные, которые повышают точность их прогнозов на основе используемых обучающих данных.
Во многих случаях ИИ может уменьшить субъективную интерпретацию данных людьми, поскольку алгоритмы машинного обучения учатся учитывать только те переменные, которые повышают точность их прогнозов на основе используемых обучающих данных. Кроме того, некоторые данные показывают, что алгоритмы могут улучшить процесс принятия решений, делая его более справедливым. Например, Джон Клейнберг и другие показали, что алгоритмы могут помочь сократить расовые различия в системе уголовного правосудия. Другое исследование показало, что автоматизированные системы финансового андеррайтинга особенно приносят пользу кандидатам, которые исторически недостаточно обслуживались. В отличие от человеческих решений, решения, принимаемые ИИ, в принципе (и все чаще на практике) могут быть открыты, изучены и подвергнуты сомнению. Цитируя Эндрю Макафи из Массачусетского технологического института: «Если вы хотите избавиться от предвзятости, включите алгоритмы».
В то же время обширные данные свидетельствуют о том, что модели ИИ могут включать в себя человеческие и социальные предубеждения и развертывать их в масштабе. Джулия Ангвин и другие сотрудники ProPublica показали, как COMPAS, использовавшийся для прогнозирования рецидивизма в округе Броуард, штат Флорида, ошибочно маркировал обвиняемых-афроамериканцев как «подверженных высокому риску» почти в два раза чаще, чем белых обвиняемых. Недавно технологическая компания прекратила разработку алгоритма найма, основанного на анализе предыдущих решений, после того, как обнаружила, что алгоритм наказывает абитуриентов из женских колледжей. Работа Джой Буоламвини и Тимнита Гебру показала, что частота ошибок в технологиях анализа лиц различается в зависимости от расы и пола. В «поиске изображений генерального директора» только 11 процентов лучших изображений по запросу «генеральный директор» показывали женщин, тогда как в то время женщины составляли 27 процентов генеральных директоров в США.
Исходные данные часто являются источником систематической ошибки
Основным источником проблемы чаще всего являются базовые данные, а не сам алгоритм. Модели могут быть обучены на данных, содержащих решения человека, или на данных, которые отражают эффекты второго порядка социального или исторического неравенства. Например, встраивание слов (набор методов обработки естественного языка), обученное на новостных статьях, может демонстрировать гендерные стереотипы, существующие в обществе.
Модели могут быть обучены на данных, содержащих решения человека, или на данных, которые отражают эффекты второго порядка социального или исторического неравенства.
Систематическая ошибка также может быть привнесена в данные из-за того, как они собираются или выбираются для использования. В моделях уголовного правосудия избыточная выборка определенных районов из-за того, что они чрезмерно охраняются полицией, может привести к регистрации большего количества преступлений, что приводит к усилению полицейской деятельности.
Данные, генерируемые пользователями, также могут создавать петлю обратной связи, которая приводит к предвзятости. В исследовании Latanya Sweeney о расовых различиях в таргетинге онлайн-рекламы поиски имен, идентифицирующих афроамериканцев, как правило, приводили к большему количеству объявлений со словом «арест», чем поиски имен, идентифицирующих белых. Суини предположил, что даже если разные версии рекламного текста — версии с «арестом» и без него — изначально отображались одинаково, пользователи могли чаще нажимать на разные версии для разных запросов, что приводило к тому, что алгоритм отображал их чаще.
Алгоритм машинного обучения также может обнаруживать статистические корреляции, которые являются неприемлемыми или незаконными в обществе. Например, если модель ипотечного кредитования обнаружит, что пожилые люди имеют более высокую вероятность неплатежа, и уменьшит кредитование в зависимости от возраста, общество и правовые институты могут счесть это незаконной дискриминацией по возрасту.
Как мы определяем и измеряем справедливость, чтобы свести к минимуму предвзятость?
Как мы должны кодифицировать определения справедливости? Арвинд Нараянан выделил как минимум 21 различное определение справедливости и сказал, что даже это не является исчерпывающим. Кейт Кроуфорд, содиректор AI Now Institute в Нью-Йоркском университете, использовала поиск изображений генерального директора, упомянутый ранее, чтобы подчеркнуть связанные с этим сложности: как мы можем определить «справедливый» процент женщин, который должен показывать алгоритм? Это процент женщин-руководителей, который у нас есть сегодня? Или может быть «справедливым» числом будет 50 процентов, даже если реального мира еще нет? Большая часть разговоров об определениях была сосредоточена на индивидуальной справедливости или одинаковом обращении с похожими людьми, а также на групповой справедливости, что делает прогнозы или результаты модели справедливыми для разных групп, особенно для потенциально уязвимых групп.
Работа по определению справедливости также выявила потенциальные компромиссы между различными определениями или между справедливостью и другими целями. Например, Джон Клейнберг, Сендхил Муллайнатан и Маниш Рагхаван, а также Александра Чулдехова и другие продемонстрировали, что модель не может одновременно соответствовать более чем нескольким показателям групповой справедливости, за исключением очень специфических условий. Это объясняет, почему компания, разработавшая оценки COMPAS, утверждала, что ее система была беспристрастной, поскольку она удовлетворяла «прогностическому паритету», но ProPublica обнаружила, что она была предвзятой, поскольку не продемонстрировала «баланс для ложных срабатываний».
Эксперты расходятся во мнениях относительно наилучшего решения этих проблем. Например, некоторые предполагают, что установка разных порогов принятия решений для разных групп (таких как прогнозируемый балл, необходимый для получения кредита) может обеспечить наилучший баланс, особенно если мы считаем, что некоторые из базовых переменных в модели могут быть смещены. Другие утверждают, что сохранение единого порога более справедливо по отношению ко всем группам. В результате этих сложностей разработка единого универсального определения справедливости или метрики для ее измерения, вероятно, никогда не будет возможной. Вместо этого, вероятно, потребуются разные показатели и стандарты, в зависимости от варианта использования и обстоятельств.
Идет ранний технический прогресс, но нужно гораздо больше
Появилось несколько подходов к обеспечению соблюдения ограничений справедливости в моделях ИИ. Первый заключается в предварительной обработке данных для обеспечения максимально возможной точности при уменьшении любой взаимосвязи между результатами и защищенными характеристиками или в создании представлений данных, не содержащих информации о конфиденциальных атрибутах. Эта последняя группа включает подходы «контрфактической справедливости», которые основаны на идее, что решение должно оставаться неизменным в контрфактическом мире, в котором изменяется чувствительный атрибут. Контрфактуальный метод Сильвии Кьяппа для конкретного пути может даже учитывать различные способы, которыми чувствительные атрибуты могут влиять на результаты: некоторые влияния могут считаться справедливыми и могут быть сохранены, тогда как другие влияния могут считаться несправедливыми и, следовательно, должны быть отброшены.
Второй подход состоит из методов постобработки. Они преобразуют некоторые прогнозы модели после того, как они сделаны, чтобы удовлетворить ограничение справедливости. Третий подход либо накладывает ограничения справедливости на сам процесс оптимизации, либо использует злоумышленника, чтобы свести к минимуму способность системы предсказывать чувствительный атрибут.
Исследователи также разрабатывают и тестируют другие улучшения. Что касается данных, исследователи добились прогресса в задачах классификации текста, добавив больше точек данных для повышения производительности для защищенных групп. Инновационные методы обучения, такие как использование трансферного обучения или разделенных классификаторов для разных групп, оказались полезными для уменьшения расхождений в технологиях анализа лица.
Инновационные методы обучения, такие как использование трансферного обучения или несвязанных классификаторов для разных групп, оказались полезными для уменьшения расхождений в технологиях анализа лица.
Наконец, методы, разработанные для решения связанной с этим проблемы объяснимости в системах ИИ — сложности объяснения с использованием нейронных сетей того, как было достигнуто конкретное предсказание или решение и какие особенности в данных или где-либо еще привели к результату, — также могут сыграть свою роль. в выявлении и устранении предвзятости. Методы объяснимости могут помочь определить, отражают ли факторы, учитываемые при принятии решения, предвзятость, и могут обеспечить большую ответственность, чем при принятии решений человеком, который обычно не может быть подвергнут такому тщательному исследованию.
Человеческое суждение по-прежнему необходимо для обеспечения справедливости принятия решений, поддерживаемых искусственным интеллектом
Хотя определения и статистические меры справедливости, безусловно, полезны, они не могут учитывать ни нюансы социального контекста, в котором развернута система ИИ, ни потенциальные проблемы, связанные со сбором данных. Таким образом, важно рассмотреть, где требуется человеческое суждение и в какой форме. Кто решает, когда система ИИ имеет достаточно минимальную предвзятость, чтобы ее можно было безопасно использовать? Кроме того, в каких ситуациях полностью автоматизированное принятие решений вообще допустимо? Ни один алгоритм оптимизации не может решить такие вопросы, и никакая машина не может определять правильные ответы; для этого требуется человеческое суждение и процессы, опирающиеся на дисциплины, включая социальные науки, право и этику, для разработки стандартов, чтобы люди могли использовать ИИ с учетом предвзятости и справедливости. Эта работа только начинается.
Некоторые из новых работ были сосредоточены на процессах и методах, таких как «таблицы данных для наборов данных» и «карты моделей для отчетов о моделях», которые обеспечивают большую прозрачность в отношении создания, тестирования и предполагаемого использования наборов данных и моделей ИИ. Другие усилия были сосредоточены на поощрении оценок воздействия и аудитов для проверки справедливости перед развертыванием систем и их проверки на постоянной основе, а также на содействии лучшему пониманию правовых рамок и инструментов, которые могут повысить справедливость. Такие усилия, как ежегодные отчеты AI Now Institute, которые охватывают многие критические вопросы об ИИ, и Embedded EthiCS, который интегрирует этические модули в стандартные учебные программы по компьютерным наукам, демонстрируют, как могут сотрудничать эксперты из разных дисциплин.
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]
Один из методов обеспечения справедливости направлен на поощрение оценок воздействия и аудитов для проверки справедливости перед развертыванием систем и их проверки на постоянной основе.
По мере того, как мы поднимаем планку для автоматизированного принятия решений, можем ли мы также сделать процесс принятия решений человеком более высоким стандартом?
Прогресс в выявлении предубеждений указывает на другую возможность: переосмысление стандартов, которые мы используем для определения того, когда человеческие решения справедливы, а когда они отражают проблематичную предвзятость. Анализ реальных факторов, которые люди использовали (а не то, что, по их словам, они использовали) при принятии решения, гораздо сложнее, чем оценка алгоритмов. Чаще всего мы полагаемся на прокси справедливости. Например, мы часто принимаем результаты, полученные в результате процесса, который считается «справедливым». Но является ли процедурная справедливость такой же, как справедливость результатов? Другим часто используемым показателем является композиционная справедливость, означающая, что если группа, принимающая решение, придерживается различных точек зрения, то то, что она решает, считается справедливым. Возможно, это традиционно лучшие инструменты, которые у нас были, но когда мы начинаем применять тесты на справедливость к системам ИИ, можем ли мы также начать привлекать к ответственности людей?
Большая часть разговоров об определениях была сосредоточена на индивидуальной справедливости или одинаковом обращении с похожими людьми, а также на групповой справедливости, что делает прогнозы или результаты модели справедливыми для разных групп, особенно для потенциально уязвимых групп.
Более качественные данные, аналитика и искусственный интеллект могут стать новым мощным инструментом для изучения человеческих предубеждений. Это может принять форму запуска алгоритмов вместе с людьми, принимающими решения, сравнения результатов и изучения возможных объяснений различий. Примеры такого подхода начинают появляться в нескольких организациях. Точно так же, если организация понимает, что алгоритм, обученный на ее человеческих решениях (или данных, основанных на предыдущих человеческих решениях), показывает предвзятость, она не должна просто прекратить использование алгоритма, но должна подумать о том, как необходимо изменить лежащее в основе поведение людей. Возможно, организации могут извлечь выгоду из недавнего прогресса в измерении справедливости, применяя наиболее подходящие тесты на предвзятость и к человеческим решениям.
Шесть возможных путей продвижения вперед для специалистов по ИИ, а также руководителей бизнеса и политики
Экспонат
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]
Минимизация предвзятости в ИИ является важной предпосылкой для того, чтобы люди могли доверять этим системам. Это будет иметь решающее значение, если ИИ должен раскрыть свой потенциал, показанный исследованиями MGI и других, чтобы приносить пользу бизнесу, экономике за счет роста производительности и обществу за счет вклада в решение насущных социальных проблем. Те, кто стремится добиться максимальной справедливости и свести к минимуму предвзятость со стороны ИИ, могут рассмотреть несколько путей продвижения вперед:
1. Помните о контекстах, в которых ИИ может помочь скорректировать предвзятость, а также о случаях, когда существует высокий риск того, что ИИ может усугубить предвзятость.
При развертывании ИИ важно предвидеть домены, потенциально подверженные несправедливой предвзятости, например те, в которых ранее были предвзятые системы или искаженные данные. Организациям необходимо быть в курсе последних событий, чтобы увидеть, как и где ИИ может повысить справедливость, а где системы ИИ столкнулись с трудностями.
2. Разработайте процессы и методы для проверки и смягчения предвзятости в системах ИИ.
Борьба с несправедливой предвзятостью потребует использования набора инструментов и процедур. Описанные выше технические инструменты могут выявить потенциальные источники систематической ошибки и выявить характеристики данных, которые наиболее сильно влияют на результаты. Оперативные стратегии могут включать улучшение сбора данных за счет более тщательной выборки и использования внутренних «красных команд» или третьих сторон для проверки данных и моделей. Наконец, прозрачность процессов и показателей может помочь наблюдателям понять шаги, предпринятые для обеспечения справедливости, и любые связанные с этим компромиссы.
3. Участвуйте в основанных на фактах беседах о потенциальных предубеждениях при принятии решений людьми.
По мере того, как ИИ раскрывает больше информации о принятии решений людьми, руководители могут подумать, адекватны ли прокси, использовавшиеся в прошлом, и как ИИ может помочь, выявляя давние предубеждения, которые могли остаться незамеченными. Когда модели, обученные на недавних решениях или поведении человека, демонстрируют предвзятость, организациям следует подумать о том, как можно улучшить процессы, управляемые человеком, в будущем.
4. Полностью изучить, как люди и машины могут лучше всего работать вместе.
Это включает в себя рассмотрение ситуаций и вариантов использования, когда автоматизированное принятие решений приемлемо (и действительно готово для реального мира) по сравнению с тем, когда всегда должны участвовать люди. Некоторые многообещающие системы используют комбинацию машин и людей, чтобы уменьшить предвзятость. Методы в этом ключе включают принятие решений «человеком в цикле», когда алгоритмы предоставляют рекомендации или варианты, которые люди перепроверяют или выбирают. В таких системах прозрачность в отношении уверенности алгоритма в своих рекомендациях может помочь людям понять, какой вес им следует придавать.
5. Больше инвестировать в исследования предвзятости, предоставлять больше данных для исследований (при соблюдении конфиденциальности) и применять междисциплинарный подход.
Несмотря на то, что в последние годы был достигнут значительный прогресс в технических и междисциплинарных исследованиях, потребуются дополнительные инвестиции в эти усилия. Бизнес-лидеры также могут способствовать прогрессу, предоставляя исследователям и специалистам-практикам в организациях, занимающихся этими вопросами, больше данных, не забывая при этом о проблемах конфиденциальности и потенциальных рисках. Дальнейший прогресс потребует междисциплинарного взаимодействия, в том числе специалистов по этике, социологов и экспертов, которые лучше всего понимают нюансы каждой прикладной области в процессе. Ключевой частью междисциплинарного подхода будет постоянное рассмотрение и оценка роли ИИ в принятии решений по мере развития области и роста практического опыта в реальных приложениях.
6. Больше инвестируйте в диверсификацию самой области ИИ.
Многие указывали на тот факт, что область ИИ сама по себе не охватывает разнообразие общества, в том числе по полу, расе, географии, классу и физическим недостаткам. Более разнообразное сообщество ИИ будет лучше подготовлено к тому, чтобы предвидеть, выявлять и анализировать проблемы несправедливой предвзятости, а также сможет лучше привлекать сообщества, которые, вероятно, пострадали от предвзятости. Для этого потребуются инвестиции по нескольким направлениям, но особенно в образование в области ИИ и доступ к инструментам и возможностям.
Будьте в курсе ваших любимых тем
Что такое скрытая предвзятость и как она влияет на здравоохранение?
Сара Хит
16 октября 2020 г. — Недавнее внимание к расовым различиям в состоянии здоровья и справедливости в отношении здоровья выдвинуло на первый план еще одну ключевую концепцию в оказании медицинской помощи и уходе за пациентами: неявную предвзятость.
Неявное предубеждение, фраза, которая не является уникальной для здравоохранения, относится к бессознательному предубеждению, которое люди могут испытывать по отношению к другому предмету, группе или человеку.
По данным Кирванского института изучения расы и этнической принадлежности при Университете штата Огайо, неявная предвзятость непроизвольна, может относиться к положительным или отрицательным установкам и стереотипам и может влиять на действия без ведома человека:
Также известное как неявное социальное познание, неявное предубеждение относится к установкам или стереотипам, которые бессознательно влияют на наше понимание, действия и решения. Эти предубеждения, которые охватывают как благоприятные, так и неблагоприятные оценки, активируются непроизвольно и без осознания или преднамеренного контроля со стороны человека. Находясь глубоко в подсознании, эти предубеждения отличаются от известных предубеждений, которые люди могут скрывать в целях социальной и/или политической корректности. Скорее, неявные предубеждения недоступны для самоанализа.
Неявное предубеждение может быть фактором в любом аспекте нашей повседневной жизни: когда мы общаемся с коллегами, заводим новых друзей или встречаемся с родителями в школах наших детей. Это означает, что взаимодействие поставщиков медицинских услуг и медицинских работников с пациентами также не защищено от неявной предвзятости.
ПОДРОБНЕЕ: Создание будущего для справедливости в отношении здоровья, устранение неравенства в отношении здоровья
В 2015 году группа исследователей провела обзор литературы, чтобы понять распространенность и влияние неявной предвзятости. Благодаря обзору команда смогла сделать вывод о неявной предвзятости у большинства поставщиков медицинских услуг, по крайней мере, умеренной. Тест на неявную ассоциацию, который измеряет неявную предвзятость, выявил примерно одинаковую предвзятость у чернокожих, латиноамериканцев и темнокожих пациентов.
Чтобы было ясно, неявная предвзятость является бессознательной, и большинство исследователей, изучающих этот вопрос, утверждают, что очень немногие медицинские работники злонамеренно стремятся причинить вред некоторым из своих пациентов.
Но этот обзор 2015 года показал, что неявная предвзятость имеет некоторые последствия, не последними из которых являются натянутые отношения между пациентом и врачом и клинические результаты. Это, как и другие проблемы клинического качества, требует более пристального внимания со стороны медицинского сообщества.
ниже, PatientEngagementHIT покажет, как выглядят неявные предубеждения в здравоохранении, как они могут повлиять на общение между пациентом и поставщиком медицинских услуг и на результаты, а также как отрасль здравоохранения начинает распознавать свои собственные неявные предубеждения.
Что такое скрытая предвзятость в здравоохранении?
В здравоохранении неявная предвзятость может влиять на то, как медицинские работники взаимодействуют с пациентами. Поскольку все подвержены неявным предубеждениям, даже клиницисты, эти бессознательные предубеждения естественным образом просачиваются в общение между пациентом и врачом.
ПОДРОБНЕЕ: В чем разница между неравенством в отношении здоровья и справедливостью?
Уже есть доказательства, указывающие на это. В сентябре 2020 года Институт Регенстрифа опубликовал данные Департамента по делам ветеранов (VA), свидетельствующие о том, что ветераны, обращающиеся за психиатрической помощью, могут ощущать некоторые невербальные сигналы, сигнализирующие о скрытой предвзятости.
Опрос 85 темнокожих ветеранов показал, что у большинства из них были хорошие отношения между пациентом и поставщиком медицинских услуг, но многие выразили некоторые сомнения, указывающие на то, что расовая принадлежность может играть роль в их медицинском обслуживании.
«Они объяснили, что структурные характеристики, такие как физическое пространство учреждения, показывают, насколько благоприятным учреждение может быть для пациентов из числа меньшинств, и что разнообразие персонала, особенно на руководящих должностях, отражает ценности и культуру учреждения, связанные с расовым равенством», сообщили исследователи.
Другие пациенты сообщали о стереотипном отношении к ним со стороны психиатров. Некоторые сообщали, что клиницисты находились физически на расстоянии.
«Некоторые участники также поделились, что из-за их внешности они чувствовали себя стереотипно «злыми большими черными мужчинами», — цитирует исследовательская группа респондента. «Они объяснили, что некоторые провайдеры рассматривали их как физическую угрозу и реагировали со страхом».
ПОДРОБНЕЕ: Почему партнерство в области общественного здравоохранения является ключом к обеспечению справедливости в отношении здоровья
Исследователи особо отметили, что большинство клиницистов привержены оказанию высококачественной медицинской помощи всем своим пациентам, независимо от расы, пола, сексуальной ориентации или способностей платить. Но опять же, поскольку никто не застрахован от неявной предвзятости, она играет роль во многих медицинских встречах.
«Отчасти это может быть связано с тем, что мы просто сталкиваемся с людьми, которые выглядят, говорят или действуют иначе, чем мы, отчасти это может быть связано с тем, что у нас есть семейная среда, которая поощряет определенный образ мышления, некоторые из нас, возможно, уловили точки зрения от образования или вещей, которые мы читаем, или из Интернета, если уж на то пошло», — сказала в интервью Дженис Хакаби, доктор медицинских наук, главный врач отдела материнского здоровья в Optum.
«Но самое страшное в неявной предвзятости то, что часто люди не осознают, что она формирует некоторые из их реакций», — заявил Хакаби.
Хакаби слышал, как в беседах с врачами, лечащими пациентов программы Medicaid, проявлялась неявная предвзятость, когда они называли пациентов «королевами Medicaid» или использовали другие выражения, которые могут указывать на то, что пациент — это кто-то «ниже чем». Неявная предвзятость также может формировать тон, с которым врач разговаривает с пациентом, содержание их общения и типы тестов или направлений, которые назначают врачи.
Каковы последствия неявной предвзятости в здравоохранении?
Как и при любом взаимодействии, неявная предвзятость может иметь неблагоприятные последствия для пациента. Нанося ущерб взаимодействию между пациентом и врачом, неявная предвзятость может отрицательно сказаться на результатах в отношении здоровья.
Во многих ситуациях пациенты могут уловить неявную предвзятость поставщика услуг, и пациенты часто сообщают об этом плохом опыте. И, естественно, пациент, который замечает неявную предвзятость поставщика, может чувствовать себя менее склонным к глубокому участию в уходе.
Пациентов с таким же опытом, как у ветерана исследования в Регенштрифе, например, можно отговорить от посещения поставщика услуг, если он чувствует, что поставщик обращается с ним как с «злым, большим чернокожим».
Этот вид неявной дискриминации проявился у многих чернокожих и коричневых пациентов, не доверяющих медицинскому учреждению и воздерживающихся от сотрудничества с ним.
Кроме того, неявная предвзятость может ограничивать то, насколько хорошо пациентка понимает свое здоровье или насколько ее приглашают участвовать в уходе за ней. Например, некоторые поставщики услуг могут ограничивать глубину совместного принятия решений или объяснения медицинских концепций, потому что их скрытая предвзятость говорит им, что пациент не обладает достаточной медицинской грамотностью, чтобы в полной мере участвовать в лечении.
Это, в сочетании с некоторыми скрытыми предубеждениями, которые говорят поставщикам, что пациент может быть не в состоянии позволить себе специализированную помощь, может снизить вероятность того, что пациент получит необходимую ей глубокую медицинскую помощь.
«Другой компонент этого заключается в том, чтобы врачи общей практики и акушеры общей практики понимали, когда следует направлять беременную маму, потому что она относится к группе высокого риска. Они не могут позволить своей бессознательной предвзятости или проблемам культурной компетентности помешать направлению цветной женщины к специалисту по охране матери и плода», — объяснила в предыдущем интервью Лавдена Орр, доктор медицинских наук, FAAP, главный врач AmeriHealth Caritas District в Колумбии. «Не решая, что «ну ладно, она не может себе этого позволить, иначе она не пойдет», но обращаясь к этой маме, чтобы она получила наилучший уход за состоянием высокого риска, которое у нее может быть».
Опять же, по словам Хакаби, редко кто из врачей действует со злым умыслом.
«Вероятно, редкий клиницист просыпается утром и думает: «Сегодня я буду плохо обращаться с некоторыми из своих пациентов», — сказала она.
Но неявная предвзятость по-прежнему является коварным призраком, заражающим взаимодействие в сфере здравоохранения и способствующим наблюдаемым сегодня расовым различиям в состоянии здоровья. Организации, работающие над устранением неравенства в отношении здоровья, должны включать в свою практику неявную предвзятость и обучение культурным компетенциям.
Устранение неявного смещения
Устранение неявной предвзятости — непростая задача, потому что, как сказали эксперты из Института Кирвана ОГУ, большинство людей не осознает собственную неявную предвзятость. Неявная предвзятость не является преднамеренной — целенаправленная дискриминация называется явной.
Но мощная просветительская кампания может стать хорошим первым шагом к тому, чтобы помочь клиницистам справиться со своими предубеждениями.
«Многие тренинги по неявным предубеждениям можно начать с осознания того, что у всех нас есть какие-то неявные предубеждения по многим-многим причинам, не зависящим от того, как мы выросли, и от того, что мы должны делать», — Стейси Миллетт, директор Проект Health Impact в Pew Charitable Trusts, сказал в интервью. «Но речь идет о том, как мы себя ведем и что мы можем сделать».
Posted in Разное

Предвзятость

Что такое предвзятость

Недостатки предвзятости

Проявления предвзятости в повседневной жизни

Как преодолеть предвзятость

Золотая середина

Крылатые выражения о предвзятости

Что почитать?

«Что это было?»: как бороться с предвзятым отношением

Предвзятость подтверждения: почему мы никогда не бываем объективны

Что такое предвзятость подтверждения

Предвзятый поиск информации

Предвзятая интерпретация

Предвзятые воспоминания

Чем опасна эта ловушка мышления

Страдает психика и отношения с окружающими

Развитие и рост становятся невозможны

Здоровье и финансы оказываются под угрозой

Как бороться с предвзятостью подтверждения

Не бойтесь критики

Не избегайте споров

Смотрите на вещи с разных сторон

Не доверяйте только одному источнику

Проявляйте любопытство

Будьте смелыми

Предвзятость подтверждения и другие ошибки мышления — Моноклер

Мифы о мотивации, предвзятость подтверждения, социальное сравнение и страсть к реалити-шоу: Ph.

Читайте также, как нашими слабостями пользуются другие: Ошибки мышления и психологические «крючки» бывалых маркетологов

Не существует такого явления, как отсутствие мотивации

Читайте также о самооценке:

Влияние на подростков

Ссылки на исследования

Похожие статьи

Предвзятость суда \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

ПРЕДВЗЯТОСТЬ — это что такое ПРЕДВЗЯТОСТЬ

Объяснение алгоритмов и предвзятости — Vox

Системы на основе машинного обучения обучаются на данных. Много всего.

Присоединяйтесь к сети отчетности с открытым исходным кодом

Этот ИИ заставляет вас выглядеть шедевром, рассказывая вам о своей предвзятости

Основополагающие предположения инженеров также могут быть предвзятыми

Прозрачность — первый шаг к подотчетности

Искусственный интеллект появился недавно, но это не значит, что существующие законы не применяются.

Что такое предвзятость? — Идентификация предвзятости

Об этом руководстве

Определение смещения

Найти источник

Внимание!

Типы смещения (Нажмите, чтобы развернуть каждый раздел)

Коммерческий

Визуальный

Сенсационность

Обрамление

Целесообразность

Упущение

Другие ключевые слова

Полезные руководства

Каталожные номера

Понимание ваших предубеждений | Psychological & Brain Sciences

Основы: что такое предвзятость?

Изучение бессознательных предубеждений

Последствия предвзятости

Избегайте предвзятых действий

Я не предвзят. Это проблема всех остальных

Субъекты

Ссылки

Информация о авторе

Авторы и принадлежности

Автор, ответственный за переписку

Дополнительная информация

Права и разрешения

Об этой статье

Борьба с предвзятостью в искусственном интеллекте (и у людей)

ИИ может помочь уменьшить предвзятость, но он также может накапливать и масштабировать предвзятость

Исходные данные часто являются источником систематической ошибки

Как мы определяем и измеряем справедливость, чтобы свести к минимуму предвзятость?

Идет ранний технический прогресс, но нужно гораздо больше

Человеческое суждение по-прежнему необходимо для обеспечения справедливости принятия решений, поддерживаемых искусственным интеллектом

Шесть возможных путей продвижения вперед для специалистов по ИИ, а также руководителей бизнеса и политики

2. Разработайте процессы и методы для проверки и смягчения предвзятости в системах ИИ.

3. Участвуйте в основанных на фактах беседах о потенциальных предубеждениях при принятии решений людьми.