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MOSTLY AI에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 MOSTLY AI 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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9. Fair synthetic data and ethical algorithms: the fairness conversation with Paul Tiwald, Head of Data Science at MOSTLY AI

26:46
 
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Paul Tiwald has been part of the MOSTLY AI team since the beginning. He is the mastermind behind the team's research into fairness and the idea of fair synthetic data.

In this episode, you will hear about:

  • what it's like to work in the field of artificial intelligence (spoiler: it's really fun!)
  • how the idea of fair synthetic data came up
  • how to create machine learning models that are private and fair by design
  • why is it so challenging to remove bias from an algorithm
  • what are proxy variables, and why are they dangerous
  • what is the definition of fairness, and why do we need one in the first place
  • how should companies start implementing fairness and ethical approaches into their AI development
  • why it's impossible to fix bias without fair synthetic data and algorithmic fairness
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  • why is it so challenging to remove bias from an algorithm
  • what are proxy variables, and why are they dangerous
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