Οι αιτίες και οι συνέπειες της προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) έχει μεταμορφώσει πολυάριθμες βιομηχανίες εισάγοντας την αποτελεσματικότητα, την καινοτομία και τις βελτιωμένες δυνατότητες λήψης αποφάσεων. Παρ’ όλα αυτά, έχει επίσης ανακαλυφθεί ότι ορισμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν ενσωματωμένες προκαταλήψεις που έχουν σημαντικές συνέπειες και επηρεάζουν τα αποτελέσματα, τη δικαιοσύνη, ακόμη και την αξιοπιστία των συστημάτων.

Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε γιατί και πώς συμβαίνει η προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης, ποιες συνέπειες έχει και πώς να την αποφύγουμε ή τουλάχιστον να τη μειώσουμε, ώστε να επωφεληθούμε από την τεχνητή νοημοσύνη, έχοντας παράλληλα επίγνωση των πιθανών μειονεκτημάτων της.

Αιτίες της προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης

Υπάρχουν τεχνικές και κοινωνικές αιτίες της προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης. Μία από αυτές είναι η προκατάληψη δεδομένων. Υπάρχουν συμπεράσματα από μαζικά δεδομένα και αν αυτά τα δεδομένα είναι μεροληπτικά ή περιέχουν περιορισμένες πληροφορίες τότε το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνει και επαναλαμβάνει τις προκαταλήψεις. Για παράδειγμα, ιστορικές πληροφορίες που έχουν διάφορες προκαταλήψεις έναντι συγκεκριμένων ομάδων ανθρώπων μπορούν να προκαλέσουν διακρίσεις όταν ενσωματωθούν στο σύστημα λήψης αποφάσεων τεχνητής νοημοσύνης.

Μια άλλη αιτία είναι ο αλγοριθμικός σχεδιασμός. Προκύπτει ότι οι σχεδιαστικές επιλογές των αλγορίθμων, όπως τα χαρακτηριστικά που επιλέγονται, οι τεχνικές εκπαίδευσης και οι μετρικές βελτιστοποίησης που χρησιμοποιούνται, μπορούν να εισάγουν προκαταλήψεις. Ορισμένες φορές, μπορεί να επιδεινώνουν τις προκαταλήψεις που είναι ήδη ενσωματωμένες στα δεδομένα εκπαίδευσης ή να αποκλείουν ορισμένες κατηγορίες ανθρώπων.

Επιπτώσεις της προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης

Η προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να έχει σοβαρές επιπτώσεις στην κοινωνία και τις επιχειρήσεις σε διάφορους τομείς των ανθρώπινων προσπαθειών. Στην περίπτωση των προσλήψεων και των προσλήψεων, οι προκατειλημμένοι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης έχουν τη δυνατότητα να εισάγουν διακρίσεις εις βάρος υποψηφίων συγκεκριμένου φύλου, φυλής ή άλλων δεικτών χαμηλής κοινωνικοοικονομικής κατάστασης. Αυτό εξυπηρετεί μόνο τη διαιώνιση των υφιστάμενων ανισοτήτων εντός του εργατικού δυναμικού.

Η προκατάληψη μπορεί ομοίως να αξιοποιηθεί σε εφαρμογές που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για την αξιολόγηση κινδύνων ή για τη δημιουργία μιας βάσης για την επιβολή ποινών στα συστήματα ποινικής δικαιοσύνης, μια πτυχή που μπορεί να δει τις μειονότητες να είναι προκατειλημμένες. Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη που δεν έχει αναπτυχθεί για να είναι ουδέτερη μπορεί να επηρεάσει τον ασθενή και το σχέδιο θεραπείας του, συμπεριλαμβανομένης της λανθασμένης διάγνωσης ή της άδικης σύστασης προληπτικών διαδικασιών, επηρεάζοντας έτσι την εμπιστοσύνη των ασθενών στις λύσεις τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.

Περαιτέρω, είναι προφανές ότι η προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης στις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες μπορεί να οδηγήσει σε διακριτική βαθμολόγηση πιστώσεων, δεδομένου ότι οι πιστωτικές αποφάσεις βασίζονται σε χαρακτηριστικά που είναι άσχετα με την πιστοληπτική ικανότητα, όπως η εθνοτική καταγωγή ή το φύλο. Αυτές οι δυσμενείς επιπτώσεις δεν είναι μόνο επιζήμιες για τα θιγόμενα άτομα, αλλά μειώνουν επίσης την αποδοχή των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.

Στρατηγικές μετριασμού

Για την προσέγγιση του προβλήματος της μεροληψίας στην τεχνητή νοημοσύνη το πρόβλημα πρέπει να εξεταστεί από την άποψη της συλλογής δεδομένων, του αλγοριθμικού σχεδιασμού και της αξιολόγησης. Ακολουθούν βασικές στρατηγικές για τον μετριασμό της προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης:

Ποικίλα και αντιπροσωπευτικά δεδομένα

Είναι ζωτικής σημασίας να διασφαλιστεί ότι το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης εκθέτει τον πληθυσμό με τον οποίο το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης πιθανώς θα ασχοληθεί. Αυτό είναι χρήσιμο για τη μείωση των προκαταλήψεων που μπορεί να υπάρχουν στο σύνολο δεδομένων, καθώς κάνει τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης να μαθαίνουν σε ένα ποικιλόμορφο περιβάλλον.

Διαφάνεια του αλγορίθμου

Αύξηση της ερμηνευσιμότητας της διαδικασίας λήψης αποφάσεων των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης, ώστε η διαδικασία αυτή να μπορεί να εξηγηθεί σε όλους τους ενδιαφερόμενους. Οι τεχνικές υψηλής διαθεσιμότητας μπορούν επίσης να βοηθήσουν τους χρήστες να κατανοήσουν τη διαδικασία με την οποία η τεχνητή νοημοσύνη καταλήγει στην απόφασή της και επίσης να απομακρύνουν τις προκαταλήψεις.

Τακτικοί έλεγχοι και αναθεωρήσεις

Συνιστάται η διενέργεια περιοδικών ελέγχων και αξιολογήσεων κινδύνου στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό προκαταλήψεων που ενδέχεται να αναπτυχθούν με την πάροδο του χρόνου. Για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος, χρησιμοποιείται η ακόλουθη προληπτική προσέγγιση για να διασφαλιστεί ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι δίκαια και ισότιμα καθώς αλλάζουν τα κοινωνικά πρότυπα και το πλαίσιο.

Διαφορετικές ομάδες και εμπλοκή των ενδιαφερόμενων μερών

Προώθηση της ενσωμάτωσης της πολιτισμικής και έμφυλης ποικιλομορφίας στην ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης και ενσωμάτωση των ενδιαφερόμενων φορέων στα στάδια ανάπτυξης και στις δοκιμές. Αυτό βοηθά στον εντοπισμό των τυφλών σημείων που είναι συνηθισμένα στους οργανισμούς, όπου η ομάδα ανάπτυξης δεν έχει εκπροσώπηση από υποεκπροσωπούμενες ομάδες και εγγυάται ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσονται δεν κάνουν διακρίσεις σε βάρος των προβλέψεων από αυτές τις ομάδες.

Δεοντολογικές κατευθυντήριες γραμμές και διακυβέρνηση

Διασφαλίστε ότι υπάρχουν σαφώς καθορισμένα ηθικά πρότυπα και κανόνες δέσμευσης για τη δημιουργία και τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Τα εν λόγω πλαίσια θα πρέπει να αποτελούνται από τις αρχές που ρυθμίζουν την ορθή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, τις διαδικασίες χειρισμού των καταγγελιών που αναφέρονται στην παρουσία μεροληψίας και τις τακτικές διαδικασίες βελτίωσης και παρακολούθησης.