Причините и последиците от пристрастията на изкуствения интелект
Изкуственият интелект (ИИ) промени редица индустрии, като доведе до ефективност, иновации и подобрени възможности за вземане на решения. Въпреки това е установено, че в някои системи за изкуствен интелект са вградени пристрастия, които имат важни последици, засягащи резултатите, справедливостта и дори надеждността на системите.
Важно е да се разбере защо и как се случват предубежденията при изкуствения интелект, какви последици имат те и как да се избегнат или поне намалят, за да се извлече полза от изкуствения интелект, като същевременно се осъзнаят възможните му недостатъци.
Причини за предубеденост на изкуствения интелект
Съществуват технически и обществени причини за предубедеността на изкуствения интелект. Една от тях е пристрастността към данните. Правят се изводи от огромни количества данни и ако тези данни са пристрастни или съдържат ограничена информация, тогава системата за изкуствен интелект се учи и повтаря пристрастията. Например историческа информация, която съдържа различни пристрастия към определени групи хора, може да доведе до дискриминация, когато бъде включена в системата за вземане на решения с изкуствен интелект.
Друга причина е алгоритмичният дизайн. Оказва се, че изборът на дизайн на алгоритмите, като например избраните характеристики, техниките за обучение и използваните метрики за оптимизация, може да внесе пристрастия. Понякога те могат да изострят предразсъдъци, които вече са заложени в данните за обучение, или да изключат определени категории хора.
Въздействие на предубежденията, свързани с изкуствения интелект
Предразсъдъците на изкуствения интелект могат да имат сериозни последици за обществото и бизнеса в различни области на човешката дейност. В случая с наемането и набирането на персонал предубедените алгоритми на изкуствения интелект имат потенциала да дискриминират кандидати от определен пол, раса или други показатели за нисък социално-икономически статус. Това само служи за затвърждаване на съществуващото неравенство в работната сила.
Пристрастността може да бъде използвана по подобен начин в приложения, които използват изкуствен интелект за оценка на риска или за изграждане на база за налагане на наказание в системите за наказателно правосъдие – аспект, в който може да се наблюдава предубеденост към малцинствата. Изкуственият интелект в областта на здравеопазването, който не е разработен като неутрален, може да повлияе на пациента и неговия план за лечение, включително поставяне на погрешна диагноза или несправедливо препоръчване на превантивни процедури, като по този начин засегне доверието на пациентите в решенията за изкуствен интелект в областта на здравеопазването.
Освен това е очевидно, че предубедеността на изкуствения интелект във финансовите услуги може да доведе до дискриминационно оценяване на кредитите, тъй като решенията за кредитиране се основават на характеристики, които нямат отношение към кредитоспособността, като етнически произход или пол. Тези неблагоприятни последици са не само във вреда на засегнатите хора, но и намаляват приемането на технологиите с изкуствен интелект.
Стратегии за смекчаване на последиците
За да се подходи към проблема с предубедеността в изкуствения интелект, проблемът трябва да се разглежда от гледна точка на събирането на данни, проектирането на алгоритми и оценката. Ето основните стратегии за смекчаване на пристрастността при изкуствения интелект:
Разнообразни и представителни данни
От решаващо значение е да се гарантира, че наборът от данни за обучение представя популацията, с която вероятно ще работи системата за изкуствен интелект. Това е от полза за намаляване на предубежденията, които може да има в набора от данни, тъй като кара алгоритмите за изкуствен интелект да се учат в разнообразна среда.
Прозрачност на алгоритъма
Повишаване на тълкуваемостта на процеса на вземане на решения от алгоритмите за изкуствен интелект, така че този процес да може да бъде обяснен на всеки, който се интересува от него. Техниките с висока степен на достъпност могат също така да помогнат на потребителите да разберат процеса, чрез който изкуственият интелект стига до своето решение, а също така да изтръгнат пристрастията.
Редовни одити и прегледи
Препоръчително е да се извършват периодични одити и оценки на риска на системите с изкуствен интелект, за да се открият пристрастия, които могат да се развият с течение на времето. За справяне с този проблем се използва следният проактивен подход, за да се гарантира, че системите за изкуствен интелект са справедливи и безпристрастни с промяната на обществените норми и контекста.
Разнообразни екипи и ангажиране на заинтересованите страни
Насърчавайте включването на културното и половото разнообразие в разработването на приложения на изкуствения интелект и включването на заинтересованите страни в етапите на разработване и изпитания. Това спомага за идентифициране на „слепите петна“, характерни за организациите, в които екипът по разработката не е представен от слабо представени групи, и гарантира, че разработените системи за изкуствен интелект не дискриминират прогнозите на тези групи.
Етични насоки и управление
Уверете се, че съществуват добре дефинирани етични стандарти и правила за работа при създаването и използването на изкуствен интелект. Такива рамки следва да се състоят от принципите, регулиращи правилното използване на изкуствения интелект, процедурите за разглеждане на жалби, които се отнасят до наличието на пристрастия, и редовните процеси за подобряване и мониторинг.
