지식 점검

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한 전문가가 과제를 수행하고 결정을 내리는 인간 근로자에 대한 관찰에서 수집한 교육 데이터 풀을 사용할 것을 제안합니다. 의도하지 않은 어떤 결과를 예상해야 할까요?

AI의 투명한 특성으로 인해 성과 기반 의사 결정에 관한 이해 가능성이 줄어듭니다.

특정 인종이나 성별의 사람에 대한 불공정한 대우를 초래하는 인간의 편견 및 선입견을 AI가 복제할 수 있습니다.

AI에는 책임성의 수준이 없습니다. 따라서 무엇에도 의지하지 않는 형편없는 결정이 이루어질 수 있습니다.

금융 서비스 업계에서 설명 가능성이 책임 있는 AI의 중요한 측면인 이유는 무엇인가요?

설명이 가능하면 고객의 제품 사용량이 증가합니다.

AI의 작동 방식을 명확히 설명할 수 있는 금융 서비스 기관은 AI에 의한 실수를 식별할 가능성이 높습니다.

많은 고객은 AI의 위험을 우려하거나 발전이 너무 빠르다고 느끼며, 잠재적인 위험을 이해하지 못합니다.

엔지니어링 팀이 사용자가 얼굴 표정을 애니메이션 크리처로 변환할 수 있는 새로운 도구를 개발하려고 합니다. 이 팀은 출시 전에 전 세계 사용자와 함께 이 도구를 광범위하게 테스트할 계획을 세웁니다. 가장 관련성이 큰 지도 원칙은 무엇입니까?

공정성 및 포용성.

안정성 및 안전성.

개인 정보 보호 및 보안.

작업을 확인하기 전에 모든 질문에 대답해야 합니다.

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