Dáta ako základ rozhodnutí: od hypotézy po vizualizáciu. Ako minimalizovať bias a stanoviť priority.
Značka: bias
AI má slúžiť ľuďom. Zvyšujte dostupnosť služieb, no chráňte pred biasom a zaistite vysvetliteľnosť i dohľad.
Najčastejšie chyby v dátach a analytike a tipy, ako im predchádzať, aby rozhodnutia stáli na spoľahlivých a porovnateľných podkladoch.
Etické výzvy odporúčaní: predchádzanie biasu, ochrana súkromia a vysvetliteľnosť rozhodnutí, aby personalizácia bola spravodlivá a dôveryhodná.
Ako nastavovať personalizáciu eticky: minimalizovať dáta, vyhnúť sa biasu a citlivým kategóriám a dať ľuďom kontrolu nad používáním ich údajov.