Клієнти одного банку виявили, що мають однакові кваліфікації, але різні долі:
Програміст A отримав ліміт у 500 тисяч.
Програміст B отримав лише 280 тисяч.
Різниця достатня, щоб купити новий BMW 3 серії
Наш звіт про розтин на основі ШІ показує:
▶ Сховані змінні: регіональна вага випускних навчальних закладів перевищує 300%
▶ Нічні витрати були неправильно витлумачені як ризиковий сигнал
▶ Жіночі користувачі мають середній ліміт на 17% нижчий
"Метод усунення упереджень" Міри:
Створити функцію втрат справедливості
Впровадження динамічного модуля балансування
Генерація звіту з поясненнями
Різниця після обробки зменшена до 5%
Галузевий землетрус:
5 банків терміново зняли кредитні моделі
Регулятори запустили пілотний проект з алгоритмічного аудиту
«Етичний білль по фінансовому штучному інтелекту» прийняв стандарт Mira
Чому традиційне тестування може дати збій? → Упередження приховане в перетинах понад 300 характеристик → Зворотний зв'язок посилює дискримінацію (низький дохід → низький ліміт → ще нижчий дохід) Три вимірювання удару Mira:
✓ Характеристики: визначення шляхів передачі чутливих змінних
✓ Структурний рівень: реконструкція механізму уваги нейронних мереж
✓ Системний рівень: блокування дискримінаційного зворотного зв'язку даних
Це не технічне оновлення — це початок фінансового руху за рівноправність!
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Коли банківський ШІ надає тобі кредитний ліміт, рівний вартості BMW.
【Mira Network тривога】Ваш кредитний рейтинг таємно оцінюється ШІ!
@Mira_Network —— руйнівник алгоритмічної справедливості
Клієнти одного банку виявили, що мають однакові кваліфікації, але різні долі:
Програміст A отримав ліміт у 500 тисяч.
Програміст B отримав лише 280 тисяч.
Різниця достатня, щоб купити новий BMW 3 серії
Наш звіт про розтин на основі ШІ показує:
▶ Сховані змінні: регіональна вага випускних навчальних закладів перевищує 300%
▶ Нічні витрати були неправильно витлумачені як ризиковий сигнал
▶ Жіночі користувачі мають середній ліміт на 17% нижчий
"Метод усунення упереджень" Міри:
Створити функцію втрат справедливості
Впровадження динамічного модуля балансування
Генерація звіту з поясненнями
Різниця після обробки зменшена до 5%
Галузевий землетрус:
5 банків терміново зняли кредитні моделі
Регулятори запустили пілотний проект з алгоритмічного аудиту
«Етичний білль по фінансовому штучному інтелекту» прийняв стандарт Mira
Чому традиційне тестування може дати збій?
→ Упередження приховане в перетинах понад 300 характеристик
→ Зворотний зв'язок посилює дискримінацію (низький дохід → низький ліміт → ще нижчий дохід)
Три вимірювання удару Mira:
✓ Характеристики: визначення шляхів передачі чутливих змінних
✓ Структурний рівень: реконструкція механізму уваги нейронних мереж
✓ Системний рівень: блокування дискримінаційного зворотного зв'язку даних
Це не технічне оновлення — це початок фінансового руху за рівноправність!
#KaitoYap @KaitoAI @karansirdesai
#Yap @Mira_Network