Seorang pelanggan bank menemukan kualitas yang sama tetapi nasib yang berbeda:
Programmer A disetujui untuk limit 500.000
Programmer B hanya mendapat 280.000
Perbedaan cukup untuk membeli sebuah BMW Seri 3 baru
Laporan otopsi AI kami menunjukkan:
▶ Variabel tersembunyi: Bobot wilayah almamater melebihi 300%
▶ Konsumsi malam hari disalahartikan sebagai sinyal risiko
▶ Rata-rata batas pengguna wanita 17% lebih rendah
Mira's "Metode Penghapusan Bias":
Membangun fungsi kerugian keadilan
Memasukkan modul keseimbangan dinamis
Menghasilkan laporan yang dapat dijelaskan
Perbedaan yang disetujui setelah diproses menyusut menjadi kurang dari 5%.
Guncangan industri:
5 bank darurat menarik model kredit
Regulator memulai pilot audit algoritma
"Buku Putih Etika AI Keuangan" mengadopsi standar Mira
Mengapa pengujian tradisional gagal? → Bias tersembunyi di dalam lebih dari 300 fitur silang → Umpan balik memperburuk diskriminasi (pendapatan rendah → batas rendah → pendapatan lebih rendah) Serangan tiga dimensi Mira:
✓ Aspek fitur: Mengidentifikasi jalur transmisi variabel sensitif
✓ Aspek struktural: Membangun kembali mesin perhatian jaringan saraf
✓ Tingkat sistem: Memblokir umpan balik data diskriminatif
Ini bukan peningkatan teknologi - ini adalah awal dari gerakan kesetaraan finansial!
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Ketika bank AI memberikan batasanmu sebuah BMW
【Mira Network警报】Skor kredit Anda sedang diadili secara rahasia oleh AI!
@Mira_Network —— Penghancur dinding keadilan algoritma
Seorang pelanggan bank menemukan kualitas yang sama tetapi nasib yang berbeda:
Programmer A disetujui untuk limit 500.000
Programmer B hanya mendapat 280.000
Perbedaan cukup untuk membeli sebuah BMW Seri 3 baru
Laporan otopsi AI kami menunjukkan:
▶ Variabel tersembunyi: Bobot wilayah almamater melebihi 300%
▶ Konsumsi malam hari disalahartikan sebagai sinyal risiko
▶ Rata-rata batas pengguna wanita 17% lebih rendah
Mira's "Metode Penghapusan Bias":
Membangun fungsi kerugian keadilan
Memasukkan modul keseimbangan dinamis
Menghasilkan laporan yang dapat dijelaskan
Perbedaan yang disetujui setelah diproses menyusut menjadi kurang dari 5%.
Guncangan industri:
5 bank darurat menarik model kredit
Regulator memulai pilot audit algoritma
"Buku Putih Etika AI Keuangan" mengadopsi standar Mira
Mengapa pengujian tradisional gagal?
→ Bias tersembunyi di dalam lebih dari 300 fitur silang
→ Umpan balik memperburuk diskriminasi (pendapatan rendah → batas rendah → pendapatan lebih rendah)
Serangan tiga dimensi Mira:
✓ Aspek fitur: Mengidentifikasi jalur transmisi variabel sensitif
✓ Aspek struktural: Membangun kembali mesin perhatian jaringan saraf
✓ Tingkat sistem: Memblokir umpan balik data diskriminatif
Ini bukan peningkatan teknologi - ini adalah awal dari gerakan kesetaraan finansial!
#KaitoYap @KaitoAI @karansirdesai
#Yap @Mira_Network