Pandemia dă peste cap algoritmii

În spaţiul public există dezbateri extinse legate de modul în care pandemia şi izolarea ne-au afectat în mod individual sau ca societate, după cum explică experţii în informatică, oamenii nu sunt singurii afectaţi, mai exact, algoritmii pe care diferite corporaţii îi folosesc pentru a ne monitoriza comportamentul nostru în mediul online par a avea probleme în această perioadă, notează Futurism.

Un studiu recent arată că algoritmul de învăţare automată pe care Amazon îl foloseşte pentru a  recomanda noi produse clienţilor are probleme legate de interpretarea datelor care indică o schimbare atât de masivă şi bruscă a modului în care aceştia operează în mediul online. Cercetătorii explică faptul că aceşti algoritmi sunt construiţi astfel încât să poată să analizeze şi folosească noi date, dar, din nefericire, nu sunt îndeajuns de robuşti pentru a face atât de repede pe cât ar fi nevoie.

• De ce o pagină de pe Wikipedia a fost blocată pentru editare
• Test de cultură generală. Ce este mai mare decât un terabyte?

MIT Tech, o companie care se ocupă cu studierea fraudelor online, a trebuit să îşi recalibreze algoritmii astfel încât o creştere a tranzacţiilor care implică unelte de grădinărit sau de construcţii să nu fie semnalate ca suspicioase. Situaţia nu este unică, o companie care foloseşte analiza emoţională a ştirilor pentru a recomanda opţiuni de investiţii raportează că algoritmul lor dă erori din cauza tonului negativ general.

„Situaţia este foarte de volatilă […] Încercaţi să optimizaţi pentru hârtia igienică săptămâna trecută, iar săptămâna aceasta toată lumea vrea să cumpere puzzle-uri sau echipament pentru sală”, explică Rael Cline, CEO al Nozzle.

Studiul a fost publicat în  MIT Technology Review.

Citeşte şi:

AphaStar, algoritmul care domină competiţiile de gaming şi care ridică întrebări legate de rolul celorlalţi algoritmi în conflictele militare

Un AI interpretează semnalele cerebrale în text cu o acurateţe de 97%

Phythia, algoritmul care ”citeşte” greaca veche

Metoda prin care deciziile luate de algoritmi ar putea fi mai transparente