説明
「エンパワーメントの原則は、あらゆるスキル レベルのユーザーがコードではなくクリックだけで AI アプリケーションを構築できるようにすることを主な目的としています。エンパワーメントは、AI システムがエンパワーメントと教育を尊重して設計および開発されるべきであると規定する Trusted AI 原則の 1 つです」ユーザーに権限を与えるとは、技術的な専門知識や背景に関係なく、ユーザーが AI システムにアクセスし、使用し、恩恵を受けることができるようにすることを意味します。たとえば、ユーザーに権限を与えるとは、ユーザーがコードではなくクリックだけで AI アプリケーションを構築できるツールやプラットフォームを提供することを意味します。 Einstein 予測ビルダーまたは Einstein Discovery として。」

説明
「AI と CRM を組み合わせて通話概要を提供することで、営業担当者が以前の顧客とのやり取りをより深く理解できるようになります。通話概要は、自然言語処理 (NLP) を使用して営業担当者と顧客の間の音声会話を分析し、通話の概要またはトランスクリプトを生成する機能です。概要は、電話での重要な情報、洞察、アクション アイテムを提供することで、営業担当者が以前の顧客とのやり取りをより深く理解するのに役立ちます。」

説明
「ジェンダーは、偏見につながる可能性のあるセンシティブな変数です。センシティブな変数とは、個人のアイデンティティや特性に基づいて潜在的に差別や不公平な扱いを引き起こす可能性がある変数です。たとえば、ジェンダーは、人々がどのように認識されるかに影響を与える可能性があるため、センシティブな変数です」 、AI システムによって処理または表現されます。」

説明
「AI 開発に関連する倫理的課題には、機械学習アルゴリズムにおける人間の偏見の可能性と、AI の意思決定プロセスにおける透明性の欠如が挙げられます。人間の偏見は、モデルのトレーニングに使用されるデータや、モデルの設計上の選択から生じる可能性があります。 「開発者、またはユーザーによる結果の解釈。透明性が欠如していると、AI システムが特定の決定を下す方法と理由を理解することが難しくなり、信頼、説明責任、公平性に影響を与える可能性があります。」

説明
「重複は、通信の非効率性を減らすために評価されるべきデータ品質の側面です。
重複とは、データに同じレコードまたは値の複数のコピーまたはインスタンスが含まれていることを意味します。重複は、データの分析と処理において混乱、エラー、または無駄を引き起こす可能性があります。たとえば、顧客が同じ目的で異なる発信元から複数の電話やメールを受信した場合、重複によりコミュニケーションの非効率が生じる可能性があります。」