V Competență HF-D7.7-008 intersectorial 7 competențe
Recunoașterea riscurilor și a prejudecăților asociate IA
Identifică situațiile în care un sistem de inteligență artificială funcționează în mod sistematic în mod distorsionat sau nesigur pentru anumite grupuri sau situații și identifică consecințele și măsurile posibile.
Cum măsoară hrmforce acest lucru
- Metodă de măsurare
- Testul cu probe de lucru · rho 0.33 (SD 0.09)
- Instrument hrmforce
- Test de cunoștințe (specific clientului), Testul cu probe de lucru
- Competență (cadrul 50)
- Capacitatea de judecată
- Antrenabilitate
- mediu
- Perspectiva cererii 2026 până în 2030
- în creștere
Candidatul realizează o probă de lucru reprezentativă în condiții standardizate.
Ancore comportamentale
| Nivel | Comportamentul la acest nivel |
|---|---|
| N1 Ghidat | Precizează că rezultatele generate de IA pot fi influențate de datele utilizate și trimite rezultatele surprinzătoare unui coleg. lucrează sub supraveghere și respectă instrucțiunile · rutină, câte o variabilă pe rând · sarcină proprie |
| N3 Competență avansată | Analizează rezultatele pe grupuri sau situații, identifică punctele slabe ale sistemului și propune măsuri sau verificări suplimentare. își stabilește propria abordare și solicită în mod proactiv opinii · mai multe variabile, o anumită ambiguitate · propria echipă sau propriul proces |
| N5 Conducere | Stabilește cadrele de evaluare a echității și a riscurilor legate de IA și decide dacă un sistem poate rămâne în uz. stabilește standardul și politica · strategic, în condiții de incertitudine ridicată · organizație, lanț valoric sau profesie |
N2 și N4 nu sunt ancorate în mod deliberat. Evaluatorii le plasează între ancore, urmând convenția O*NET.
Competențe subiacente
Aceste competențe moștenesc ruta de măsurare și ancorele comportamentale ale acestui construct.
| T | Competență | Definiție | Perspectiva cererii 2026 până în 2030 |
|---|---|---|---|
| V | Auditarea unui model din perspectiva prejudecăților Audit privind prejudecățile · Analiza echității | Compară rezultatele și ratele de eroare ale unui model între diferite grupuri și semnalează cazurile în care rezultatele prezintă asimetrii. | în creștere |
| V | Recunoașterea variabilelor proxy Variabile proxy | Recunoaște atributele care indică indirect originea, genul sau starea de sănătate și evaluează dacă utilizarea acestora este justificată. | în creștere |
| V | Evaluarea reprezentativității setului de date Reprezentativitatea setului de date | Evaluează dacă datele de antrenare acoperă grupurile și situațiile pentru care modelul va fi utilizat ulterior. | în creștere |
| V | Evaluarea impactului unei previziuni eronate Analiza costurilor erorilor | Evaluează ce înseamnă un rezultat fals pozitiv sau fals negativ pentru o persoană și stabilește pragul în consecință. | în creștere |
| V | Monitorizarea abaterilor modelului Deviația modelului | Monitorizează dacă performanța modelului și datele de intrare se modifică în timp și ajustează modelul atunci când este necesar. | în creștere |
| V | Stabilirea unei proceduri de soluționare a obiecțiilor și reclamațiilor Procedura de contestare | Prevede posibilitatea ca persoanele să poată contesta un rezultat și ca o persoană să reexamineze cazul pe fond. | în creștere |
| G | Comunicarea limitelor unui sistem de inteligență artificială Comunicarea limitelor IA | Le explică utilizatorilor la ce servește și la ce nu servește un sistem și în ce direcții trebuie să-și continue căutările pe cont propriu. | în creștere |