Категории:ИИ КПП
1 Минутное чтение
Поскольку ИИ автоматизирует платные медиа! его зависимость от исторических данных несет риск сохранения гендерной предвзятости! проявляющейся в искаженной доставке рекламы на таких платформах! как Meta и Google. В этом блоге рассматриваются эти наблюдаемые тенденции и предлагаются практические шаги по смягчению предвзятости!
направленные на более справедливую рекламную среду
ИИ становится все более неотъем список рассылки b2b лемой частью платных медиа! автоматизируя процессы и повышая эффективность. Однако опора на исторические данные может непреднамеренно увековечить существующие общественные предубеждения! особенно касающиеся гендера. Важно понимать! как проявляются эти предубеждения и как мы можем их смягчить.
Наблюдаемые тенденции на рекламных платформах
Мета и Линкедин
- Исследования Корнелл как дополнить контент с помощью ии ьского университета показывают! что алгоритмы Meta могут непропорционально часто показывать объявления о высокооплачиваемой работе пользователям-мужчинам! потенциально ограничивая осведомленность женщин о таких возможностях.
- Аналогичным образом было замечено! что алгоритмы LinkedIn потенциально отфильтровывают женщин-пользователей из рекламы в определенных отраслях! таких как технологии и машиностроение! на основе исторических данных о заявках.
- Результаты исследования Северо-Восточного университета свидетельствуют о том! что на показ рекламы Meta может влиять контент изображений! при этом реклама с участием молодых женщин иногда непропорционально часто демонстрируется пользователям-мужчинам старшего возраста.
Исследование Университета Карнеги — Меллона выявило потенциальную предвзятость в рекламной системе Google! где виртуальным пользователям-мужчинам с большей вероятностью показывалась реклама высокооплачиваемых руководящих должностей по сравнению с виртуальными пользователями-женщинами.
Практические шаги по смягчению потенциальной предвзятости
- Методы ввода данных: ис Китайский справочник пользуйте разнообразные и сбалансированные по половому признаку наборы данных при создании индивидуальных списков аудитории! обеспечивая справедливое представительство.
- Проверка аудитории : регулярно проверяйте похожую аудиторию! чтобы подтвердить гендерную инклюзивность.
- Визуальный контент: используйте разнообразные и инклюзивные образы! бросающие вызов традиционным гендерным стереотипам! особенно в отраслях! где представительство исторически было искажено.
- Этичный ИИ: выступать за разработку и внедрение этичных методов ИИ на рекламных платформах! поощряя использование инклюзивных наборов данных.
Ключевой вывод
Хотя ИИ предлагает значительные преимущества! крайне важно признать потенциальную предвзятость. Проактивно решая эти проблемы с помощью методов обработки данных! визуального представления и взаимодействия с платформой! мы можем стремиться к созданию более справедливой и инклюзивной рекламной среды.