アーカイブより
検討会議には公平性が求められます。
平均的なパフォーマンスでは、サービスがうまく機能しない人々が隠れている可能性があります。
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AI 評価には、見落としがちな質問を含めてほしいと考えています。それは、誰が結果を異なって経験するのかということです。サービスは、全体としては便利に見えますが、言語、状況、情報が開発で使用されるケースと似ていない人々にとっては困難を引き起こす可能性があります。
平均を下回っているケースを見てください
サービスがサポートする対象となる人々と状況を理解することから始めます。重要な種類のケースが評価から抜けていないかどうかを検討してください。適切なカテゴリと方法は状況に応じて異なるため、関連する専門家と協力して開発する必要があります。目標は、不均一なパフォーマンスが目に見えない運用上の前提となる前に発見することです。
人々に挑戦の道を与える
決定の影響を受ける人は、その情報に疑問を抱いたり、プロセスで必要な場合には再検討を求めたりするための実際的な方法を持っている必要があります。そのルートには責任ある所有者と、それを使用する人にとって意味のある対応が必要です。明確な処理プロセスのないフィードバック フォームでは、問題のすべてを明らかにすることはできません。
発見を設計上の責任として扱う
困難のパターンが現れたら、次の議論はワークフロー、情報、レビューの取り決めに関するものでなければなりません。理想的な例と一致しないことをユーザーを責めても、サービスは向上しません。パートナーシップ チームには、学んだことを文書化し、対応方法を決定してもらいたいと考えています。リーダーが平均的な結果に疑問を呈するものも含め、特定の経験を検討する時間を割く場合、公平性は成果の一部となります。
Genellipseができること
Genellipse は、サービ スに関連するケース全体のパフォーマンスの構造化された検査をサポートできます。当社の分析チームと AI チームは、ドメインのスペシャリストと協力して、評価のギャップを特定し、例外を調査し、結果を文書化できます。これにより、公平性、ポリシー、適用される義務について適切な組織所有者と意思決定を行いながら、情報に基づいた改善計画がサポートされます。
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