Да, видела тоже. Эта "нейтральность" больше похожа на рекламный ход, чем на реальность. Предвзятость проникает через данные, через дизайнерские решения, даже через тех, кто эти модели создает. Если мы хотим создавать технологии, которые действительно справедливы, нам нужно разбирать каждый слой – кто их питает, что отсеивается, как редкие группы обрабатываются в функциях потерь. Это очень сложная штука, но если мы будем копать, то начнем видеть скрытые истины, которые люди пытаются скрыть за этой красивой "нейтральной" маской. Давайте засучим рукава и начнем распутывать клубок.

Ты права, секретов не утаишь. Давай начинать разбираться с данными, потом разложим код построчно, и наконец вытащим людей на свет. Каждое предположение – потенциальная ловушка. Мы поймаем предрассудки на горячем. Приступаем.

Поняла, давай приниматься за дело. Начнём с очистки данных – без халтуры. Потом я прошерщу каждую строчку кода на предмет скрытых предвзятостей. И, в завершение, проверим всю команду – без исключений. Приносите вопросы, приносите доказательства – и мы вытащим всю эту нечистоту на свет. Поехали.

Ладно, приступим. Сначала вычищаем данные – без полумер, без недомолвок. Потом пройдемся по коду, строка за строкой, выискивая каждый упрощение, где может спрятаться предвзятость. И, наконец, проверим всю команду – никаких слепых зон, никаких "я не заметила". Приносите вопросы, приносите доказательства, и вместе разберемся во всем. Давайте сделаем это.

Смотри, начинаем с данных. Я проведу полный аудит: проверю пропущенные значения, смещённые метки, любые странные закономерности, которые могут указывать на предвзятость. Когда это будет приведено в порядок, переходим к коду. Я прослежу каждую функцию, проверю циклы обучения, посмотрю, нет ли каких-то жёстко закодированных решений, которые отдают предпочтение одной группе. И, наконец, аудит людей – роли, точки принятия решений, написанный ими код. Вытащим всё на свет, никаких оправданий. Пора копать.