![\"\"](\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2023\/11\/ch1-Page-5-translate-1024x432.png\"){kind=spacer}
\"Female mechanic\" and \"male nurse\" when translated to English and then back to French become \"Male mechanic\" and \"female nurse\". Example inspired by Barocas, S., Hardt, M., Narayanan, A., Fairness and machine learning Limitations and Opportunities, yet to be published[\/caption]\nTe\u017eave se v delovanje UI prikradejo takrat, ko se posamezen primer razlikuje od ve\u010dine (ne glede na to, ali gre zares za ve\u010dino v resni\u010dnem svetu, ali le za ve\u010dino po podatkih interneta).\u00a0V u\u010dilnicah mora u\u010ditelj izravnati tak\u0161ne napake sistema in po potrebi usmeriti pozornost u\u010dencev k drugim, zanesljivej\u0161im virom informacij.<\/p>\n\n
RAZI\u0160\u010cITE SAMI<\/strong><\/p>\n\n<\/header>\n Poskusite v Google Prevajalniku<\/a> izslediti kak\u0161en stereotip. Poigrajte se s prevajanjem v razli\u010dne jezike in iz njih. S klikom na dve pu\u0161\u010dici med obema poljema obrnete smer prevajanja.<\/p>\n Nekateri jeziki, npr. tur\u0161\u010dina, ne poznajo slovni\u010dne kategorije spola. Pri prevajanju iz tur\u0161kega jezika in v tur\u0161\u010dino se poka\u017eejo \u0161tevilni stereotipi. V tur\u0161\u010dini in v \u0161tevilnih drugih jezikih je namre\u010d nakazana mo\u0161ka spolna nevtralnost (raba mo\u0161kih generi\u010dnih oblik v polo\u017eajih, ko so mi\u0161ljeni osebki obeh spolov) kot odraz \"naravnega\" jezikovnega stanja. V zgornjem primeru je nenavadno to, da se spremeni spol samostalnika pri prevodu iz angle\u0161\u010dine v franco\u0161\u010dino.<\/p>\n\n<\/div>\n Po svoji naravi so lahko napovedi napa\u010dne. Velikokrat so napake sprejemljive, v nekaterih primerih pa ne. Poleg tega obstaja veliko razli\u010dnih na\u010dinov izra\u010dunavanja stopnje napake, po razli\u010dnih merilih - in programer izbere tisto, ki se mu zdi najprimernej\u0161a. Pogosto se zanesljivost napovedi spreminja glede na zna\u010dilnosti vhodnih podatkov.<\/p>\n Ker v u\u010dilnicah sistemi UI\u00a0pripravljajo napovedi, priporo\u010dila ali odlo\u010ditve\u00a0v zvezi z otroki, mora u\u010ditelj presoditi, kaj je sprejemljivo oz. primerno,<\/em> in ukrepati, kadar odlo\u010ditev UI ni ustrezna. V ta namen smo pripravili osnovne informacije o tehnikah uporabe UI in pogostih napakah, ki se ob tem pojavljajo.<\/p>\n\n\n 1 <\/sup>Barocas, S.,\u00a0 Hardt, M., Narayanan, A., Fairness and machine learning Limitations and Opportunities<\/a><\/em>, 2022.<\/a><\/p>","rendered":" Druga skrajnost v zvezi z uporabo UI je neselektivna uporaba tehnologije, ali tudi zloraba tehnologije.\u00a0UI deluje druga\u010de kot \u010dlove\u0161ka inteligenca. Sistemi UI lahko zaradi narave specifi\u010dnih okoli\u0161\u010din, zaradi njihove zasnove ali zaradi podatkov samih delujejo druga\u010de od pri\u010dakovanega.<\/p>\n Na primer, aplikacija, ki je bila razvita na podlagi dolo\u010denih podatkov za dolo\u010den namen, ne bo delovala enako dobro na podlagi druga\u010dnih podatkih za druga\u010den namen. Dobro je poznati omejitve UI in jih odpraviti. Torej ne moremo preprosto preklopiti na UI, temve\u010d se moramo seznaniti s prednostmi in omejitvami njene uporabe.<\/p>\n Google Prevajalnik se u\u010di prevajati s pomo\u010djo interneta. Z rudarjenjem podatkov se u\u010di iz informacij, prosto dostopnih na spletu. Poleg jezika se UI nau\u010di, na primer, da je med mehaniki ve\u010d mo\u0161kih kot \u017eensk, med zdravstvenimi tehniki (medicinskimi sestrami,\u00a0<\/em>op. prev.)\u00a0pa ve\u010d \u017eensk kot mo\u0161kih. UI ni sposobna razlikovati med tem, kaj je “resnica” in kaj je posledica stereotipov in drugih predsodkov. Na ta na\u010din Google Prevajalnik promovira in \u0161iri informacije o vsem, kar se nau\u010di, in s tem \u0161e bolj utrdi stereotipe1<\/sup>:<\/p>\n Te\u017eave se v delovanje UI prikradejo takrat, ko se posamezen primer razlikuje od ve\u010dine (ne glede na to, ali gre zares za ve\u010dino v resni\u010dnem svetu, ali le za ve\u010dino po podatkih interneta).\u00a0V u\u010dilnicah mora u\u010ditelj izravnati tak\u0161ne napake sistema in po potrebi usmeriti pozornost u\u010dencev k drugim, zanesljivej\u0161im virom informacij.<\/p>\n RAZI\u0160\u010cITE SAMI<\/strong><\/p>\n<\/header>\n Poskusite v Google Prevajalniku<\/a> izslediti kak\u0161en stereotip. Poigrajte se s prevajanjem v razli\u010dne jezike in iz njih. S klikom na dve pu\u0161\u010dici med obema poljema obrnete smer prevajanja.<\/p>\n Nekateri jeziki, npr. tur\u0161\u010dina, ne poznajo slovni\u010dne kategorije spola. Pri prevajanju iz tur\u0161kega jezika in v tur\u0161\u010dino se poka\u017eejo \u0161tevilni stereotipi. V tur\u0161\u010dini in v \u0161tevilnih drugih jezikih je namre\u010d nakazana mo\u0161ka spolna nevtralnost (raba mo\u0161kih generi\u010dnih oblik v polo\u017eajih, ko so mi\u0161ljeni osebki obeh spolov) kot odraz “naravnega” jezikovnega stanja. V zgornjem primeru je nenavadno to, da se spremeni spol samostalnika pri prevodu iz angle\u0161\u010dine v franco\u0161\u010dino.<\/p>\n<\/div>\n Po svoji naravi so lahko napovedi napa\u010dne. Velikokrat so napake sprejemljive, v nekaterih primerih pa ne. Poleg tega obstaja veliko razli\u010dnih na\u010dinov izra\u010dunavanja stopnje napake, po razli\u010dnih merilih – in programer izbere tisto, ki se mu zdi najprimernej\u0161a. Pogosto se zanesljivost napovedi spreminja glede na zna\u010dilnosti vhodnih podatkov.<\/p>\n Ker v u\u010dilnicah sistemi UI\u00a0pripravljajo napovedi, priporo\u010dila ali odlo\u010ditve\u00a0v zvezi z otroki, mora u\u010ditelj presoditi, kaj je sprejemljivo oz. primerno,<\/em> in ukrepati, kadar odlo\u010ditev UI ni ustrezna. V ta namen smo pripravili osnovne informacije o tehnikah uporabe UI in pogostih napakah, ki se ob tem pojavljajo.<\/p>\n 1 <\/sup>Barocas, S.,\u00a0 Hardt, M., Narayanan, A., Fairness and machine learning Limitations and Opportunities<\/a><\/em>, 2022.<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"menu_order":5,"template":"","meta":{"pb_show_title":"","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[],"license":[],"part":25,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/42"}],"collection":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/42\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":43,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/42\/revisions\/43"}],"part":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/25"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/42\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=42"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=42"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=42"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=42"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Ve\u010d meritev natan\u010dnosti<\/h3>\n
![\"\"](\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2024\/01\/ch1-page-5-creative-people-300x212.png\")
Sistemi UI lahko pripravijo napovedi, priporo\u010dila ali odlo\u010ditve o tem, katero snov naj se u\u010denec u\u010di v naslednjem koraku, ali je razumel dano tematiko, kak\u0161na razdelitev skupine bi bila primerna za posamezen razred, ali celo da u\u010dencu grozi opustitev \u0161olanja itn. Verjetnost napovedi je pogosto izra\u017eena v odstotkih. Ta \u0161tevilka nam pove, kako verjetne so po lastni oceni sistema UI njegove napovedi.<\/p>\n
\nOhranjanje stereotipov<\/h3>\n
Ve\u010d meritev natan\u010dnosti<\/h3>\n
Sistemi UI lahko pripravijo napovedi, priporo\u010dila ali odlo\u010ditve o tem, katero snov naj se u\u010denec u\u010di v naslednjem koraku, ali je razumel dano tematiko, kak\u0161na razdelitev skupine bi bila primerna za posamezen razred, ali celo da u\u010dencu grozi opustitev \u0161olanja itn. Verjetnost napovedi je pogosto izra\u017eena v odstotkih. Ta \u0161tevilka nam pove, kako verjetne so po lastni oceni sistema UI njegove napovedi.<\/p>\n
\n