Sepolesa se boletsoeng esale pele: Ho thibela botlokotsebe kapa ho matlafatsa leeme?

MAGE CREDIT:
Setšoantšo sa mokitlane
Stock

Sepolesa se boletsoeng esale pele: Ho thibela botlokotsebe kapa ho matlafatsa leeme?

Sepolesa se boletsoeng esale pele: Ho thibela botlokotsebe kapa ho matlafatsa leeme?

Sengoloa sa sehloohoana
Hona joale li-algorithms li se li sebelisoa ho bolela esale pele hore na tlolo ea molao e ka etsahala neng kamora moo, empa na data e ka tšeptjoa hore e lule e na le sepheo?
    • Author:
    • Lebitso la sengoli
      Quantumrun Ponelopele
    • E se eka 25, 2023

    Ho sebelisa litsamaiso tsa mahlale a maiketsetso (AI) ho hloaea mekhoa ea botlokotsebe le ho fana ka maikutlo a likhetho tsa ho kena lipakeng ho thibela liketso tsa botlokotsebe tsa kamoso e ka ba mokhoa o mocha o ts'episang bakeng sa mekhatlo ea ts'ebetso ea molao. Ka ho sekaseka lintlha tse kang litlaleho tsa botlokotsebe, litlaleho tsa mapolesa, le lintlha tse ling tse amehang, li-algorithms li ka khetholla mekhoa le mekhoa eo ho ka bang thata ho e lemoha. Leha ho le joalo, ts'ebeliso ea AI thibelong ea botlokotsebe e hlahisa lipotso tsa bohlokoa tsa boitšoaro le tse sebetsang. 

    Boemo ba pele ba sepolesa

    Sepolesa se reriloeng esale pele se sebelisa lipalo-palo tsa botlokotsebe ba lehae le li-algorithms ho bolela esale pele moo litlokotsebe li ka bang teng kamora moo. Liofisiri tse ling tsa sepolesa li ntlafalitse theknoloji ena ho bolela esale pele ka litšisinyeho tse latelang tsa lefatše ho supa libaka tseo mapolesa a lokelang ho lebela ho tsona khafetsa ho thibela litlolo tsa molao. Ntle le "hotspots," theknoloji e sebelisa data ea lehae ea ho ts'oaroa ho supa mofuta oa motho ea ka etsang litlolo tsa molao. 

    Mofani oa software ea sepolesa e thehiloeng ho US Geolitica (eo pele e neng e tsejoa e le PredPol), eo theknoloji ea hae e ntseng e sebelisoa ke mekhatlo e mengata ea molao, e bolela hore e tlositse karolo ea morabe ka har'a li-dataset tsa bona ho felisa mapolesa a feteletseng a batho ba mebala. Leha ho le joalo, liphuputso tse ling tse ikemetseng tse entsoeng ke sebaka sa marang-rang sa Gizmodo le mokhatlo oa lipatlisiso The Citizen Lab li fumane hore li-algorithms li hlile li matlafatsa leeme khahlano le sechaba se tlokotsing.

    Ka mohlala, lenaneo la sepolesa le ileng la sebelisa mokhoa oa ho bolela esale pele hore na ke mang ea kotsing ea ho ameha tlōlong ea molao e mabifi e amanang le lithunya le ile la nyatsoa ka mor’a hore ho senoloe hore karolo ea 85 lekholong ea batho ba tšoaelitsoeng e le ba kotsing e khōlō ka ho fetisisa e ne e le banna ba Maafrika a Amerika, ba bang ba nang le mathata. ha ho rekote ea khale ea pefo ea botlokotsebe. Lenaneo, le bitsoang Strategic Subject List, le ile la shejoa ka 2017 ha Chicago Sun-Times e fumana le ho phatlalatsa database ea lenane. Ketsahalo ena e totobatsa monyetla oa ho ba le leeme tšebelisong ea AI ts'ebetsong ea molao le bohlokoa ba ho hlahloba ka hloko likotsi le litlamorao tse ka bang teng pele o kenya tšebetsong litsamaiso tsena.

    Tšusumetso e senyang

    Ho na le melemo ea sepolesa se boletsoeng esale pele haeba se entsoe hantle. Thibelo ea botlokotsebe ke monyetla o moholo, joalo ka ha ho netefalitsoe ke Lefapha la Sepolesa la Los Angeles, le boletseng hore li-algorithms tsa bona li bakile phokotso ea liperesente tse 19 tsa bosholu ka har'a libaka tse bontšitsoeng. Molemo o mong ke ho etsa liqeto ho ipapisitsoe le lipalo, moo data e laelang lipaterone, eseng leeme la batho. 

    Leha ho le joalo, bahlahlobisisi ba hatisa hore hobane li-datasets tsena li fumanoa mafapheng a mapolesa a lehae, a neng a e-na le histori ea ho tšoara batho ba bangata ba mebala (haholo-holo Maafrika-Amerika le Latin America), mekhoa e mpa e totobatsa leeme le teng khahlanong le sechaba sena. Ho ea ka lipatlisiso tsa Gizmodo tse sebelisang boitsebiso bo tsoang ho Geolitica le mekhatlo e mengata ea ts'ebetsong ea molao, likhakanyo tsa Geolitica li etsisa mekhoa ea sebele ea bophelo bo feteletseng le ho khetholla lichaba tsa Batho ba Batšo le ba Latino, esita le batho ba ka har'a lihlopha tsena ba nang le litlaleho tsa ho tšoaroa. 

    Mekhatlo ea litokelo tsa botho e bontšitse ho tšoenyeha ka tšebeliso e ntseng e eketseha ea mapolesa a boletsoeng esale pele ntle le puso e nepahetseng le maano a taolo. Ba bang ba phehile khang ea hore "data e litšila" (lipalo tse fumanoeng ka bobolu le mekhoa e seng molaong) e ntse e sebelisoa ka mor'a li-algorithms tsena, 'me mekhatlo e li sebelisang e pata maikutlo ana ka mor'a "tech-washing" (ho bolela hore theknoloji ena ke sepheo hobane feela ho se na. kena lipakeng tsa batho).

    Khalemelo e 'ngoe eo mapolesa a tobaneng le eona ke hore hangata ho thata ho sechaba ho utloisisa hore na li-algorithms tsena li sebetsa joang. Ho hloka pepenene hona ho ka etsa hore ho be thata ho etsa hore mekhatlo ea ts'ebetso ea molao e ikarabelle bakeng sa liqeto tseo li li etsang ho latela likhakanyo tsa litsamaiso tsena. Ka hona, mekhatlo e mengata ea litokelo tsa botho e batla hore ho thibeloe theknoloji ea sepolesa e bolelang esale pele, haholo-holo theknoloji ea ho lemoha sefahleho. 

    Liphello tsa sepolesa se boletsoeng esale pele

    Litlamorao tse pharalletseng tsa tšebetso ea sepolesa esale pele li ka kenyelletsa:

    • Litokelo tsa sechaba le lihlopha tse khesoang li buella le ho sutumelletsa morao khahlano le ts'ebeliso e atileng ea sepolesa se boletsoeng esale pele, haholo-holo ka har'a sechaba sa mebala.
    • Khatello ea hore 'muso o behe leano kapa lefapha la oversight ho lekanyetsa hore na sepolesa se lebelloang se sebelisoa joang. Melao ea kamoso e kanna ea qobella mekhatlo ea sepolesa ho sebelisa lintlha tsa profaele ea baahi ntle le leeme ho tsoa ho mekhatlo ea boraro e amohetsoeng ke 'muso ho koetlisa mekhoa ea bona ea sepolesa.
    • Mekhatlo e mengata ea ts'ebetsong ea molao lefats'e ka bophara e itšetlehileng ka mofuta o itseng oa sepolesa se lebisitsoeng ho tlatselletsa maano a bona a ho paterola.
    • Mebuso ea bolaoli e sebelisa mefuta e fetotsoeng ea li-algorithms tsena ho bolela esale pele le ho thibela boipelaetso ba baahi le litšitiso tse ling tsa sechaba.
    • Linaha tse ngata tse thibelang litheknoloji tsa ho lemoha sefahleho litsing tsa tsona tsa molao tlas'a khatello e ntseng e eketseha e tsoang ho sechaba.
    • Keketseho ea linyeoe khahlanong le mekhatlo ea mapolesa bakeng sa ho sebelisa li-algorithms hampe tse lebisitseng ho ts'oaroeng ho seng molaong kapa ka phoso.

    Lipotso tse lokelang ho nahanoa

    • Na u nahana hore ho lokela ho sebelisoa sepolesa se boletsoeng esale pele?
    • U nahana hore li-algorithms tsa sepolesa tse boletsoeng esale pele li tla fetola tsela eo toka e kengoang ts'ebetsong joang?

    Litšupiso tsa temohisiso

    Lihokelo tse latelang tse tsebahalang le tsa mekhatlo li ile tsa hlalosoa bakeng sa temohisiso ena:

    Setsi sa Toka sa Brennan Sepolesa sa Predictive Se hlalositsoe