TECHNOLOGY

Bias

Dalam bias, cakupan penerapan ditentukan dari tujuan dan batasan, sementara kondisi ketika teknologi tidak akan digunakan juga diperjelas sejak awal. Model dan fondasi tidak dikunci; data, koneksi, dan pemantauan dipisahkan agar alasan pemilihan tetap terdokumentasi.

Lihat isi utama

1 dari 1: Bias

AI yang Dapat Dipercaya

Bias

Dalam bias, cakupan penerapan ditentukan dari tujuan dan batasan, sementara kondisi ketika teknologi tidak akan digunakan juga diperjelas sejak awal. Model dan fondasi tidak dikunci; data, koneksi, dan pemantauan dipisahkan agar alasan pemilihan tetap terdokumentasi.

Cakupan penerapan

Dalam bias, cakupan penerapan ditentukan dari tujuan dan batasan, sementara kondisi ketika teknologi tidak akan digunakan juga diperjelas sejak awal.

  1. Keputusan desain
  2. Metode verifikasi
  3. Pemeriksaan saat operasi
  4. Keputusan manusia
  5. Halaman terkait

Keputusan desain

Dalam bias, model dan fondasi tidak dikunci; data, koneksi, dan pemantauan dipisahkan agar alasan pemilihan tetap terdokumentasi.

Metode verifikasi

Dalam bias, masukan dan kriteria yang dapat direproduksi disiapkan untuk memeriksa perilaku, termasuk contoh kegagalan.

Pemeriksaan saat operasi

Dalam bias, riwayat perubahan, perubahan mutu, dan kondisi penggunaan dilacak, serta jalur pengembalian disediakan bila diperlukan.

Keputusan manusia

Dalam bias, keputusan penting tidak diserahkan hanya kepada otomatisasi; penanggung jawab dan titik pemeriksaan dirancang secara jelas.

Halaman terkait