Blog

8 czerwca, 2026

AI w ratuszu: jak sprawdzić, czy chatbot nie segreguje mieszkańców według dzielnic

Gdy mieszkaniec pyta miejskiego asystenta, gdzie znajdzie spokojne przedszkole, spodziewa się neutralnej odpowiedzi. Badania pokazują, że modele językowe interpretują 'spokojne' zupełnie inaczej w zależności od tego, czy pytanie zadaje Anna Nowak czy Ahmed Ali. W…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Etyczny przewodnik dzielnicowy: jak turystyka może unikać cyfrowej segregacji

Chatboty turystyczne coraz częściej pełnią rolę pierwszego przewodnika. Problem w tym, że wiele z nich, wzorowanych na modelach mieszkaniowych, wciąż rozdziela turystów według pochodzenia, nawet jeśli nikt tego nie zaprogramował. Zamiast cichej segregacji można zbudować…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Asystent relokacji bez uprzedzeń przestrzennych

Pracownik wysyłany do nowego miasta oczekuje, że dział HR pomoże mu znaleźć odpowiednią dzielnicę. Tymczasem narzędzia AI używane do rekomendacji mogą nieświadomie kierować go do obszarów 'odpowiednich dla kogoś takiego jak on' - na podstawie…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Audytor sprawiedliwości algorytmicznej dla platform ogłoszeniowych

Gdy najemca szuka mieszkania przez aplikację, oczekuje rekomendacji opartych na preferencjach i budżecie, a nie na kolorze skóry. Tymczasem modele językowe w serwisach nieruchomości potrafią nieświadomie odtwarzać wzorce segregacji, kierując użytkowników do dzielnic 'odpowiednich' dla…

Kontynuuj

Informatyka Sztuczna inteligencja Uczenie maszynowe

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Sprawiedliwość jako symetria: nowe spojrzenie na eliminację uprzedzeń w AI

Wyobraź sobie, że twój wniosek kredytowy odrzuca cię wyłącznie ze względu na płeć, mimo że masz te same zarobki i historię kredytową co inna osoba. Nishit Singh w swojej pracy proponuje, by traktować stronniczość modeli…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Równość w kalkulacji składki: jak usunąć dyskryminację z taryfikacji ubezpieczeń majątkowych

Algorytmy wyceny polis komunikacyjnych i mieszkaniowych coraz częściej wykorzystują dane geolokalizacyjne. Problem w tym, że kod pocztowy jest silnie skorelowany z rasą i statusem społecznym. Modele bezwiednie powielają efekt czerwonych stref, windowując składkę mieszkańcom dzielnic…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Diagnoza niezależna od rasy: jak symetria w AI likwiduje uprzedzenia w szpitalnych systemach

Elektroniczna dokumentacja medyczna karmi algorytmy wspomagające diagnozę, ale te same dane powielają historyczne nierówności. Pacjenci z mniejszości etnicznych regularnie dostają zaniżone oceny ryzyka, bo modele uczą się na uprzedzonej przeszłości. Nowe podejście, które traktuje stronniczość…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Niewidoma rekrutacja: jak symetria w AI likwiduje uprzedzenia w preselekcji CV

Rozmawialem niedawno z szefowa HR duzej firmy produkcyjnej. Zlecila audyt algorytmu ATS, ktory przesiewal CV na stanowiska menedzerskie. Wyszlo na jaw, ze na 1000 wnioskow kandydatki ze srednia ocena 4,5 na 5 byly o 30…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

8 czerwca, 2026

Sprawiedliwy scoring kredytowy odporny na probe flip-testu

Dwie osoby o identycznych dochodach i historii spłat składają wniosek kredytowy w tym samym banku. Jedna dostaje pieniądze od ręki, druga zostaje odrzucona, bo algorytm wyłapał, że jest kobietą albo mieszka w 'gorszym' rejonie miasta.…

Kontynuuj

Informatyka NLP

Dawid Grabanowski

5 czerwca, 2026

Dlaczego AI wyłapuje cudze błędy, a własne ignoruje

Mamy do czynienia z czymś w rodzaju ślepoty na własne potknięcia. Ten sam model językowy, który bezbłędnie wytknie pomyłkę w pytaniu użytkownika, przejdzie obojętnie obok identycznego błędu, który sam wygenerował. Nowe badanie pokazuje, że to…

Kontynuuj

AI w ratuszu: jak sprawdzić, czy chatbot nie segreguje mieszkańców według dzielnic

Etyczny przewodnik dzielnicowy: jak turystyka może unikać cyfrowej segregacji

Asystent relokacji bez uprzedzeń przestrzennych

Audytor sprawiedliwości algorytmicznej dla platform ogłoszeniowych

Sprawiedliwość jako symetria: nowe spojrzenie na eliminację uprzedzeń w AI

Równość w kalkulacji składki: jak usunąć dyskryminację z taryfikacji ubezpieczeń majątkowych

Diagnoza niezależna od rasy: jak symetria w AI likwiduje uprzedzenia w szpitalnych systemach

Niewidoma rekrutacja: jak symetria w AI likwiduje uprzedzenia w preselekcji CV

Sprawiedliwy scoring kredytowy odporny na probe flip-testu

Dlaczego AI wyłapuje cudze błędy, a własne ignoruje

Usługi

Ostatnie projekty