Pazite na jaz: Pristranost UI zbog razlika u podacima o spolu i rodu
Authors/Creators
Description
Ovaj otvoreni obrazovni resurs (OER) istražuje jaz rodnih podataka i algoritamske pristranosti u umjetnoj inteligenciji (UI). Fokus je stavljen na reprezentativne, algoritamske, kulturne i intersekcionalne oblike pristranosti koji utiču na žene u različitim društvenim sferama. Kroz dokumentirane primjere naglašava se kako nedostatak rodno uravnoteženih podataka i stereotipni dizajn mogu dovesti do diskriminatornih obrazaca i nejednakih rezultata. Ovaj OER razvijen je u okviru europskog projekta GEDIS – Gender Diversity in Information Science, koji promiče otvorene obrazovne alate za rješavanje rodnih nejednakosti u visokom obrazovanju.
Files
Restricted
The record is publicly accessible, but files are restricted. <a href="https://zenodo.org/account/settings/login?next=https://zenodo.org/records/17250000">Log in</a> to check if you have access.
Additional details
Related works
- Is derived from
- Lesson: 10.5281/zenodo.17164440 (DOI)
References
- Jobin, Anna, Marcello Ienca, and Effy Vayena. "The Global Landscape of AI Ethics Guidelines." Nature Machine Intelligence 1, no. 2 (September 2019). https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
- UNESCO and IRCAI. "Challenging Systematic Prejudices: An Investigation into Gender Bias in Large Language Models", 2024. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388971