Årsager til og konsekvenser af fordomme om kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) har forandret mange brancher og ført til effektivitet, innovation og forbedrede muligheder for at træffe beslutninger. Ikke desto mindre har man også opdaget, at nogle kunstige intelligenssystemer har indbyggede bias, som har vigtige konsekvenser, der påvirker systemernes resultater, retfærdighed og endda troværdighed.

Det er vigtigt at forstå, hvorfor og hvordan bias i kunstig intelligens opstår, hvilke konsekvenser det har, og hvordan man undgår eller i det mindste reducerer det, så man kan drage fordel af kunstig intelligens, samtidig med at man er opmærksom på de mulige ulemper.

Årsager til bias i kunstig intelligens

Der er tekniske og samfundsmæssige årsager til bias i kunstig intelligens. En af dem er data-bias. Der drages slutninger fra massive data, og hvis disse data er forudindtagede eller indeholder begrænsede oplysninger, lærer kunstig intelligens-systemet og gentager forudindtagelserne. For eksempel kan historiske oplysninger, der har forskellige fordomme mod specifikke grupper af mennesker, forårsage diskrimination, når de indarbejdes i beslutningstagningssystemet med kunstig intelligens.

En anden årsag er algoritmisk design. Det viser sig, at algoritmernes designvalg, såsom de valgte funktioner, træningsteknikkerne og de anvendte optimeringsmålinger, alle kan introducere bias. Nogle gange kan de forværre fordomme, der allerede er indlejret i træningsdata, eller udelukke visse kategorier af mennesker.

Konsekvenser af bias i kunstig intelligens

Bias i kunstig intelligens kan have alvorlige konsekvenser for samfundet og erhvervslivet på tværs af forskellige områder af menneskelige bestræbelser. Når det gælder ansættelse og rekruttering, har forudindtagede algoritmer med kunstig intelligens potentiale til at diskriminere kandidater af et bestemt køn, en bestemt race eller andre indikatorer for lav socioøkonomisk status. Dette tjener kun til at fastholde eksisterende uligheder i arbejdsstyrken.

Fordomme kan på samme måde udnyttes i applikationer, der bruger kunstig intelligens til risikovurdering eller til at opbygge en baseline for strafudmåling i strafferetlige systemer, et aspekt, hvor minoriteter kan blive udsat for fordomme. Kunstig intelligens i sundhedsvæsenet, der ikke er udviklet til at være neutral, kan påvirke patienten og hans eller hendes behandlingsplan, herunder fejldiagnoser eller uretfærdig anbefaling af forebyggende procedurer, hvilket påvirker patienternes tillid til løsninger med kunstig intelligens i sundhedsvæsenet.

Desuden er det tydeligt, at bias i kunstig intelligens i finansielle tjenester kan resultere i diskriminerende kreditscoring, da kreditbeslutninger er baseret på egenskaber, der er irrelevante for kreditværdighed som etnisk oprindelse eller køn. Disse negative virkninger er ikke kun skadelige for de berørte mennesker, men mindsker også accepten af kunstig intelligens-teknologier.

Strategier til afhjælpning

For at løse problemet med bias i kunstig intelligens skal man se på problemet ud fra perspektiverne dataindsamling, algoritmedesign og evaluering. Her er de vigtigste strategier til at afbøde bias i kunstig intelligens:

Mangfoldige og repræsentative data

Det er afgørende at sikre, at træningsdatasættet repræsenterer den befolkning, som det kunstige intelligenssystem sandsynligvis vil beskæftige sig med. Det er praktisk for at reducere de bias, der kan være i datasættet, da det får algoritmer til kunstig intelligens til at lære i et mangfoldigt miljø.

Gennemsigtighed i algoritmen

Øg fortolkningen af beslutningsprocessen i kunstig intelligens-algoritmer, så denne proces kan forklares til alle interesserede. Teknikker med høj tilgængelighed kan også hjælpe brugerne med at forstå den proces, hvormed kunstig intelligens når frem til sin beslutning, og også lirke bias ud.

Regelmæssige revisioner og anmeldelser

Det anbefales at udføre regelmæssige revisioner og risikovurderinger af systemer med kunstig intelligens for at opdage bias, der kan udvikle sig over tid. For at løse dette problem bruges følgende proaktive tilgang til at sikre, at kunstige intelligenssystemer er fair og retfærdige, når samfundets normer og kontekst ændrer sig.

Forskellige teams og inddragelse af interessenter

Fremme inddragelsen af kulturelle og kønsmæssige forskelle i udviklingen af applikationer med kunstig intelligens og inddrage interesserede interessenter i udviklingsstadierne og forsøgene. Det hjælper med at identificere blinde vinkler, der er almindelige i organisationer, hvor udviklingsteamet mangler repræsentation fra underrepræsenterede grupper, og garanterer, at de udviklede kunstige intelligenssystemer ikke diskriminerer prognoser fra disse grupper.

Etiske retningslinjer og styring

Sørg for, at der er veldefinerede etiske standarder og regler for skabelse og brug af kunstig intelligens. Sådanne rammer bør bestå af principper, der regulerer korrekt brug af kunstig intelligens, procedurer for håndtering af klager, der henviser til tilstedeværelsen af bias, og regelmæssige processer for forbedring og overvågning.