人工智能偏见的原因和后果

04/08/2024 0 min read

人工智能（AI）改变了许多行业，带来了效率、创新和更强的决策能力。然而，人们也发现，一些人工智能系统存在着嵌入式偏差，这些偏差会对系统的结果、公平性甚至可信度产生重要影响。

了解人工智能偏差产生的原因和方式、产生的后果，以及如何避免或至少减少人工智能偏差，从而从人工智能中获益，同时意识到人工智能可能存在的弊端，是非常重要的。

人工智能偏见的原因

人工智能偏差有技术和社会方面的原因。其中之一就是数据偏差。从海量数据中进行推断，如果这些数据存在偏差或包含的信息有限，那么人工智能系统就会学习并重复偏差。例如，对特定人群有各种偏见的历史信息一旦被纳入人工智能决策系统，就会造成歧视。

另一个原因是算法设计。算法的设计选择，如选择的特征、训练技术和使用的优化指标，都可能带来偏差。有时，它们可能会加剧训练数据中已经存在的偏见，或将某些类别的人排除在外。

人工智能偏见会对社会和商业产生严重影响，涉及人类努力的不同领域。在招聘和录用方面，有偏见的人工智能算法有可能歧视某些性别、种族或其他社会经济地位低下指标的候选人。这只会使劳动力中现有的不平等现象永久化。

在刑事司法系统中，利用人工智能进行风险评估或建立处罚基线的应用也可能存在偏见，这可能会使少数群体受到偏见的影响。医疗人工智能如果不是以中立的方式开发，可能会影响病人及其治疗计划，包括误诊或对预防程序提出不公平的建议，从而影响病人对医疗人工智能解决方案的信任。

此外，金融服务中人工智能的偏见显然会导致歧视性的信用评分，因为信用决策是基于与信用度无关的特征，如种族出身或性别。这些不利影响不仅对受影响者不利，还会降低人们对人工智能技术的接受程度。

要解决人工智能中的偏见问题，必须从数据收集、算法设计和评估的角度来看待这个问题。以下是减轻人工智能偏见的关键策略：

确保训练数据集能够反映人工智能系统可能接触的人群至关重要。这对减少数据集中可能存在的偏差很有帮助，因为它能让人工智能算法在多样化的环境中学习。

提高人工智能算法决策过程的可解释性，以便向每个感兴趣的人解释这一过程。高可用性技术还能帮助用户理解人工智能做出决策的过程，并消除偏见。

建议对人工智能系统进行定期审计和风险评估，以发现随着时间推移可能产生的偏差。为解决这一问题，我们采用了以下积极主动的方法，以确保人工智能系统随着社会规范和环境的变化而公平公正。

促进将文化和性别多样性纳入人工智能应用的开发中，并将感兴趣的利益相关者纳入开发阶段和试验中。这有助于发现组织中常见的盲点，即开发团队中缺乏代表性不足群体的代表，并保证所开发的人工智能系统不会歧视这些群体的预测。

确保为人工智能的创建和使用制定明确的道德标准和参与规则。这些框架应包括规范正确使用人工智能的原则、处理有关存在偏见的投诉的程序，以及改进和监督的常规流程。