Je známo, že předsudky jsou často dané kulturními a osobními zkušenostmi. Je proto pochopitelné, že při sběru dat a jejich použití k trénování modelů strojového učení se dědí i předsudky těch, kteří informace vytvářejí. To bývá důvodem, proč často vedou k neočekávaným a potenciálně škodlivým výsledkům. Právě na tuto problematiku se zaměřila ve svém průzkumu firma Progress.
Čtěte více