Клієнт певного банку виявив: однакові кваліфікації, але різні долі:
Програміст А отримав затверджений ліміт у 500 000.
Програміст B отримав лише 280000
Різниця достатня, щоб купити новий BMW 3 серії
Наш звіт про розтин, проведений за допомогою ШІ, показує:
▶ Сховати змінну: вага регіону випускного навчального закладу перевищує 300%
▶ Нічні витрати неправильно трактуються як ризиковий сигнал
▶ Середній ліміт для жінок на 17% нижчий
Метод "усунення упереджень" Міри:
Створення функції втрат справедливості
Вбудований модуль динамічного балансу
Генерація звітів, що підлягають поясненню
Різниця після обробки зменшена до 5%
Галузевий землетрус:
5 банків терміново зняли кредитні моделі
Регулятори запустили пілотний проект аудитів алгоритмів
«Етичний білоруський звіт з фінансового AI» прийняв стандарт Mira
Чому традиційні методи тестування можуть зазнати невдачі? → Упередження приховане в перетині 300+ ознак → Зворотний зв'язок посилює дискримінацію (низький дохід → низький ліміт → ще нижчий дохід) Тривимірний удар Mira:
✓ Характеристики: виявлення шляхів передачі чутливих змінних
✓ Структурний рівень: реконструкція механізму уваги нейронних мереж
✓ Системний рівень: блокування дискримінаційних даних зворотного зв'язку
Це не технічне оновлення — це початок руху за фінансову рівність!
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 ІІ надає тобі кредитний ліміт, достатній для покупки BMW
【Mira Network警报】Ваш кредитний рейтинг таємно судиться штучним інтелектом!
@Mira_Network —— руйнівник алгоритмічної справедливості
Клієнт певного банку виявив: однакові кваліфікації, але різні долі:
Програміст А отримав затверджений ліміт у 500 000.
Програміст B отримав лише 280000
Різниця достатня, щоб купити новий BMW 3 серії
Наш звіт про розтин, проведений за допомогою ШІ, показує:
▶ Сховати змінну: вага регіону випускного навчального закладу перевищує 300%
▶ Нічні витрати неправильно трактуються як ризиковий сигнал
▶ Середній ліміт для жінок на 17% нижчий
Метод "усунення упереджень" Міри:
Створення функції втрат справедливості
Вбудований модуль динамічного балансу
Генерація звітів, що підлягають поясненню
Різниця після обробки зменшена до 5%
Галузевий землетрус:
5 банків терміново зняли кредитні моделі
Регулятори запустили пілотний проект аудитів алгоритмів
«Етичний білоруський звіт з фінансового AI» прийняв стандарт Mira
Чому традиційні методи тестування можуть зазнати невдачі?
→ Упередження приховане в перетині 300+ ознак
→ Зворотний зв'язок посилює дискримінацію (низький дохід → низький ліміт → ще нижчий дохід)
Тривимірний удар Mira:
✓ Характеристики: виявлення шляхів передачі чутливих змінних
✓ Структурний рівень: реконструкція механізму уваги нейронних мереж
✓ Системний рівень: блокування дискримінаційних даних зворотного зв'язку
Це не технічне оновлення — це початок руху за фінансову рівність!
#KaitoYap @KaitoAI @karansirdesai
#Yap @Mira_Network