Just because of their color, Black Americans are suffering from mortgage approval algorithm bias as their applications are being rejected oftenly due to racist history.
A curated reading list exploring how algorithmic bias can affect everything from health outcomes to financial credit to criminal justice.
Algorithmic bias can also be used to reduce human bias. Algorithms can reveal hidden structural biases in organizations.
As Data Science moves along the hype cycle and matures as a business function, so do the challenges that face the discipline. The problem statement for data science went from “we waste 80% of our…
A computer can make a decision faster. That doesn’t make it fair.
Understand challenges and concerns in machine learning, from bias and interpretability to data privacy and ethical considerations. Gain insights into addressing issues for more responsible and effective machine learning applications.
Here’s what Olay is doing to change that.
You will find 169 cognitive biases in this book. Some of them are already well researched, and we have only vague ideas for some. Nevertheless, this book should give you a comprehensive overview and introduction to cognitive biases. I have provided the QR-Codes to the respective biases for those who need more detailed information. In addition, I have added a chapter on "Algorithmic Biases" because the more artificial intelligence systems are used in decision-making, the more significant the topic of algorithmic biases becomes. "Let's learn more about our human biases to make less biased conclusions in the future. A world with less bias is a better world." Murat Durmus | Author: Murat Durmus | Publisher: Lulu.com | Publication Date: Apr 30, 2022 | Number of Pages: 233 pages | Language: English | Binding: Paperback | ISBN-10: 1471712389 | ISBN-13: 9781471712388
When Netflix gets a movie recommendation wrong, you’d probably think that it’s not a big deal. Likewise, when your favourite sneakers don’t make it into Amazon’s list of recommended products, it’s…
Algorithms have taken a lot of heat recently for producing biased decisions. Should we be outraged by bias reflected in algorithmic output? Yes. But the way organizations respond to their algorithms determines whether they make strides in debiasing their decisions or further perpetuate their biased decision-making. Organizations should use algorithms for the magnifying glasses they are: algorithms can aggregate individual data points with the purpose of unearthing patterns that people have difficult detecting. When algorithms surface biases, companies should seize this “failure” as an opportunity to learn when and how bias occurs. This way, they’re better equipped to debias their current practices and improve their overall decision-making.
Examine the ethical considerations surrounding AI and its impact on society. Discover how responsible AI development can shape a positive future.
Machine learning is ubiquitous in our daily lives. Every time we talk to our smartphones, search for images or ask for restaurant recommendations, we are interacting with machine learning algorithms. They take as input large amounts of raw data, like the entire text of an encyclopedia, or the entire archives of a newspaper, and analyze the information to extract patterns that might not be visible to human analysts. But when these large data sets include social bias, the machines learn that too.
A slew of tech companies are opening up their inner workings to outside evaluators, including Weapons of Math Destruction author Cathy O'Neil
Introduction: Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative force in various industries, promising efficiency, innovation, and convenience. However, the rapid integration of AI technologies into our daily lives raises important ethical considerations. Among these concerns, addressing bias and ensuring fairness in algorithms takes center stage. This article delves into the ethical dimensions of AI, […]
The Fairness Toolkit has been developed for UnBias by Giles Lane and his team at Proboscis, with the input of young people and stakeholders. It is one of our project outputs aiming to promote aware…
Sind Algorithmen Freund oder Feind? Der menschliche Verstand ist evolutionär darauf ausgelegt, Abkürzungen zu nehmen, um zu überleben. Wir ziehen voreilige Schlüsse, weil unser Gehirn uns in Sicherheit wiegen will. Die meisten unserer Voreingenommenheiten wirken sich zu unseren Gunsten aus, z. B. wenn wir ein Auto, das in unsere Richtung fährt, für gefährlich halten und sofort ausweichen oder wenn wir beschliessen, einen Bissen Essen nicht zu essen, der verdorben zu sein scheint. Allerdings wirken sich inhärente Vorurteile negativ auf das Arbeitsumfeld und die Entscheidungsfindung in unseren Gemeinschaften aus. Zwar wird mit der Entwicklung von Algorithmen und maschinellem Lernen versucht, Voreingenommenheit zu beseitigen, doch werden sie schliesslich von Menschen geschaffen und sind daher anfällig für das, was wir algorithmische Voreingenommenheit nennen. In Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias (Algorithmische Voreingenommenheit verstehen, handhaben und verhindern) hilft Ihnen der Autor Tobias Baer zu verstehen, woher algorithmische Voreingenommenheit kommt, wie man sie als Geschäftsanwender oder Regulierungsbehörde handhaben kann und wie die Datenwissenschaft verhindern kann, dass Voreingenommenheit in statistische Algorithmen einfliesst. Baer befasst sich fachkundig mit einigen der mehr als 100 Arten natürlicher Verzerrungen wie Confirmation Bias, Stability Bias, Pattern Recognition Bias und vielen anderen. Algorithmische Verzerrungen spiegeln diese menschlichen Tendenzen wider und haben ihren Ursprung in ihnen. Baer befasst sich mit so unterschiedlichen Themen wie der Erkennung von Anomalien, hybriden Modellstrukturen und selbstverbesserndem maschinellen Lernen. Während sich die meisten Schriften über algorithmische Voreingenommenheit auf die Gefahren konzentrieren, weist der Kern dieses positiven, unterhaltsamen Buches auf einen Weg hin, auf dem Voreingenommenheit in Schach gehalten und sogar beseitigt werden kann. Sie erhalten Managementtechniken, um unvoreingenommene Algorithmen zu entwickeln, die Fähigkeit, Voreingenommenheit schneller zu erkennen, und das Wissen, um unvoreingenommene Daten zu erstellen. Algorithmic Bias verstehen, verwalten und verhindern ist ein innovatives, zeitgemässes und wichtiges Buch, das in Ihr Regal gehört. Egal, ob Sie eine erfahrene Führungskraft in der Wirtschaft, ein Datenwissenschaftler oder einfach nur ein Enthusiast sind, jetzt ist ein entscheidender Zeitpunkt, um sich über die Auswirkungen algorithmischer Verzerrungen auf die Gesellschaft zu informieren und eine aktive Rolle im Kampf gegen Verzerrungen zu übernehmen. Was Sie lernen werden Untersuchung der vielen Quellen algorithmischer Verzerrungen, einschliesslich kognitiver Verzerrungen in der realen Welt, verzerrter Daten und statistischer Artefakte Verstehen Sie die Risiken algorithmischer Verzerrungen, wie sie erkannt werden können und welche Managementtechniken es gibt, um sie zu verhindern oder zu verwalten Erkennen, wie maschinelles Lernen sowohl neue Quellen für algorithmische Verzerrungen schafft als auch ein Teil der Lösung sein kann Kenntnis spezifischer statistischer Techniken, die ein Datenwissenschaftler anwenden kann, um algorithmische Verzerrungen zu erkennen und zu beseitigen Für wen dieses Buch gedacht ist Führungskräfte von Unternehmen, die Algorithmen im täglichen Betrieb einsetzen; Datenwissenschaftler (von Studenten bis hin zu erfahrenen Praktikern), die Algorithmen entwickeln; Compliance-Beamte, die über algorithmische Verzerrungen besorgt sind; Politiker, Journalisten und Philosophen, die über algorithmische Verzerrungen im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft und mögliche regulatorische Massnahmen nachdenken; und Verbraucher, die darüber besorgt sind, wie sie von algorithmischen Verzerrungen betroffen sein könnten
Opinion: Algorithmic bias can turn bots into beasts. Tech can help.
Explore Ethical Considerations in AI Coding: Addressing bias, privacy, transparency, and responsible development in AI.
AI audits may overlook certain types of bias, and they don’t necessarily verify that a hiring tool picks the best candidates for a job.
Hospitals across the country are using software powered by algorithms with racial biases, according to a new report from a coalition of healthcare providers. This can cause physicians to misdiagnose medical conditions or delay critical treatment. Dr. Jayne Morgan, a cardiologist and president elect of Southeast Life Sciences, joins Geoff Bennett to discuss.
When developing analytics and algorithms to better understand a business target, unintended biases can sneak in that ensure desired outcomes are obtained. Guiding your work with multiple metrics in mind can help avoid such consequences of Goodhart's Law.
A Privacy Advocate's Perspective Revealed in this exclusive report: Privacy Intrusion Unmasked: Discover how facial recognition extends beyond
A new book argues that algorithmic bias is a result of the insular, mostly white tech industry.
Letters: The formula used to determine A-level results did not adhere to ethical principles, write a group of academics, while Dr John Elsom says the fiasco illustrates the government’s misuse of algorithms. Plus letters from Paul Clarke and Calix Eden
In the dawn of the digital age, algorithms have become an integral part of our lives. From online search results to social media feeds, these complex mathematic
“My hope is that 'Coded Bias' will be a sort of 'An Inconvenient Truth,' a landmark film about something that matters vitally to our futures.” —director Shalini Kantayya
