"Bias är ett lite speciellt begrepp som använts länge inom forskning men som nu också är utbrett som paraplybegrepp för en rad olika teorier om vad som påverkar människors beslut och vad vi väljer att tro på.
Inom forskning så innebär bias att forskningsresultatet blir missvisande för att det är fel i metoden, att dataunderlaget är bristfälligt, eller att forskarens egna åsikter har spelat en betydande roll.
När vi pratar om bias hos människor så handlar det ofta om någon form av bekräftelsebias. Alltså: vi tror mer på något som bekräftar våra förutfattade meningar än något som säger emot samma övertygelse. Om vi är fotbollsfantaster kan vi till exempel vara mer benägna att tycka att domarbeslut som drabbar det egna laget är mer orättvisa än domarbeslut som drabbar motståndarlaget.
Bias inom generativ AI uppstår av alla dessa anledningar. Resultatet som vi får från generativ AI kan alltså vara felaktigt, skevt eller fördomsfullt för att AI-mjukvaran utvecklats med data som är bristfällig, det saknas representation eller att de människor som är involverade tar beslut utifrån sina egna bias. Vi kanske också använder verktygen till saker de inte är byggda för."
Frida Mangen och jag hade kunnat prata vidare länge om detta, men dessa 17 kompakta minuter ger dig förhoppningsvis en portion viktiga insikter som kan ge energi till mer aktiv nyfikenhet.
Lyssna där du brukar lyssna på poddar, eller förslagsvis:
Pocket Casts: https://pca.st/o1v3krfi
Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/se/podcast/ai-bias/id1728515238?i=1000697652137