Tekoälyyn liittyvien ennakkoluulojen syyt ja seuraukset

Tekoäly (AI) on muuttanut lukuisia teollisuudenaloja ja tuonut mukanaan tehokkuutta, innovointia ja parempia päätöksentekovalmiuksia. On kuitenkin myös havaittu, että joihinkin tekoälyjärjestelmiin on sisäänrakennettu ennakkoluuloja, joilla on merkittäviä seurauksia, jotka vaikuttavat järjestelmien tuloksiin, oikeudenmukaisuuteen ja jopa luotettavuuteen.

On tärkeää ymmärtää, miksi ja miten tekoälyn ennakkoluuloja esiintyy, mitä seurauksia niillä on ja miten niitä voidaan välttää tai ainakin vähentää, jotta tekoälystä voidaan hyötyä ja samalla tiedostaa sen mahdolliset haitat.

Tekoälyn harhaisuuden syyt

Tekoälyharhapainotteisuuteen on teknisiä ja yhteiskunnallisia syitä. Yksi niistä on dataharha. Massiivisesta datasta tehdään johtopäätöksiä, ja jos tämä data on vääristynyttä tai sisältää vain vähän tietoa, tekoälyjärjestelmä oppii ja toistaa vääristymiä. Esimerkiksi historiallinen tieto, joka sisältää erilaisia ennakkoluuloja tiettyjä ihmisryhmiä kohtaan, voi aiheuttaa syrjintää, kun se sisällytetään tekoälyn päätöksentekojärjestelmään.

Toinen syy on algoritminen suunnittelu. On käynyt ilmi, että algoritmien suunnitteluvalinnat, kuten valitut piirteet, koulutustekniikat ja käytetyt optimointimetriikat, voivat kaikki aiheuttaa ennakkoluuloja. Joskus ne voivat pahentaa harjoitustietoihin jo sisältyviä ennakkoluuloja tai sulkea pois tiettyjä ihmisryhmiä.

Tekoälyn ennakkoluulojen vaikutukset

Tekoälyn ennakkoluuloilla voi olla vakavia vaikutuksia yhteiskuntaan ja liiketoimintaan ihmisen toiminnan eri aloilla. Palkkauksessa ja rekrytoinnissa tekoälyalgoritmit voivat syrjiä tietyn sukupuolen, rodun tai muiden matalan sosioekonomisen aseman indikaattoreiden ehdokkaita. Tämä vain ylläpitää nykyistä epätasa-arvoa työvoiman keskuudessa.

Ennakkoluuloja voidaan hyödyntää myös sovelluksissa, joissa tekoälyä käytetään riskinarviointiin tai perustan luomiseen rangaistusten antamista varten rikosoikeusjärjestelmissä, jolloin vähemmistöt voivat olla ennakkoluuloisia. Terveydenhuollon tekoäly, jota ei ole kehitetty neutraaliksi, voi vaikuttaa potilaaseen ja hänen hoitosuunnitelmaansa, kuten väärään diagnoosiin tai ennaltaehkäisevien toimenpiteiden epäoikeudenmukaiseen suositteluun, mikä vaikuttaa potilaiden luottamukseen terveydenhuollon tekoälyratkaisuja kohtaan.

Lisäksi on ilmeistä, että ennakkoluuloisuus tekoälyssä rahoituspalveluissa voi johtaa syrjivään luottopisteytykseen, koska luottopäätökset perustuvat ominaisuuksiin, joilla ei ole merkitystä luottokelpoisuuden kannalta, kuten etniseen alkuperään tai sukupuoleen. Nämä haittavaikutukset eivät ole haitallisia ainoastaan asianomaisille ihmisille, vaan ne myös vähentävät tekoälyteknologioiden hyväksyntää.

Lieventämisstrategiat

Jotta tekoälyyn liittyvää ennakkoluulojen ongelmaa voitaisiin lähestyä, ongelmaa on tarkasteltava tiedonkeruun, algoritmisuunnittelun ja arvioinnin näkökulmista. Seuraavassa esitetään keskeisiä strategioita tekoälyn ennakkoluulojen lieventämiseksi:

Monipuoliset ja edustavat tiedot

On ratkaisevan tärkeää taata, että harjoitusaineisto edustaa väestöä, jonka kanssa tekoälyjärjestelmä todennäköisesti toimii. Tämä on kätevää, kun pyritään vähentämään aineistossa mahdollisesti esiintyviä ennakkoluuloja, sillä se saa tekoälyalgoritmit oppimaan monipuolisessa ympäristössä.

Algoritmin avoimuus

Lisätään tekoälyalgoritmien päätöksentekoprosessin tulkittavuutta, jotta prosessi voidaan selittää kaikille kiinnostuneille. Korkean saatavuuden tekniikat voivat myös auttaa käyttäjiä ymmärtämään prosessia, jonka avulla tekoäly päätyy päätökseensä, ja myös karsia ennakkoluuloja.

Säännölliset tarkastukset ja arvioinnit

On suositeltavaa tehdä säännöllisiä auditointeja ja riskinarviointeja tekoälyjärjestelmille, jotta voidaan havaita ajan mittaan mahdollisesti kehittyvät vääristymät. Tämän ongelman ratkaisemiseksi käytetään seuraavaa ennakoivaa lähestymistapaa sen varmistamiseksi, että tekoälyjärjestelmät ovat oikeudenmukaisia ja tasapuolisia yhteiskunnallisten normien ja kontekstin muuttuessa.

Monipuoliset tiimit ja sidosryhmien osallistuminen

Edistetään kulttuuristen ja sukupuolten moninaisuuden huomioon ottamista tekoälysovellusten kehittämisessä ja otetaan kiinnostuneet sidosryhmät mukaan kehitysvaiheisiin ja kokeiluihin. Tämä auttaa tunnistamaan sokeat pisteet, jotka ovat yleisiä organisaatioissa, joissa kehitystiimistä puuttuu aliedustettujen ryhmien edustus, ja takaa, että kehitetyt tekoälyjärjestelmät eivät syrji näiden ryhmien ennusteita.

Eettiset ohjeet ja hallinto

Varmistetaan, että tekoälyn luomiselle ja käytölle on olemassa tarkoin määritellyt eettiset normit ja toimintasäännöt. Tällaisten puitteiden olisi koostuttava periaatteista, joilla säännellään tekoälyn asianmukaista käyttöä, menettelyistä, joilla käsitellään puolueellisuuteen viittaavia valituksia, sekä säännöllisistä parannus- ja seurantaprosesseista.