人工知能の偏見の原因と結果

人工知能（AI）は、効率性、革新性、意思決定能力の向上をもたらし、多くの産業を変革してきた。とはいえ、一部の人工知能システムには、システムの結果や公平性、さらには信頼性にまで影響を及ぼす重要な結果をもたらすバイアスが埋め込まれていることも判明している。

人工知能の可能な欠点を認識しつつ、人工知能から利益を得るためには、なぜ、そしてどのようにして人工知能の偏りが生じるのか、それがどのような結果をもたらすのか、そしてそれを回避する、あるいは少なくとも軽減する方法を理解することが重要である。

人工知能の偏りの原因

人工知能に偏りが生じる原因には、技術的なものと社会的なものがある。その一つがデータの偏りである。膨大なデータから推論を行いますが、このデータに偏りがあったり、限られた情報しか含まれていなかったりすると、人工知能システムはバイアスを学習し、繰り返してしまいます。例えば、特定のグループに対する様々なバイアスを持つ過去の情報は、人工知能の意思決定システムに組み込まれた際に差別を引き起こす可能性がある。

もうひとつの原因はアルゴリズム設計である。選択された特徴、学習手法、使用される最適化指標など、アルゴリズムの設計上の選択がすべてバイアスをもたらす可能性があることが浮かび上がってくる。時には、学習データにすでに埋め込まれている偏見を悪化させたり、特定のカテゴリの人々を排除したりすることもある。

人工知能のバイアスによる影響

人工知能のバイアスは、人間の努力のさまざまな分野にわたって、社会やビジネスに深刻な影響を及ぼす可能性がある。雇用と採用の場合、偏った人工知能アルゴリズムは、特定の性別、人種、あるいは社会経済的地位の低さを示すその他の指標を持つ候補者を差別する可能性がある。これは労働力内の既存の不平等を永続させるだけだ。

リスク評価や、刑事司法システムで刑罰を与えるための基準値を構築するために人工知能を使用するアプリケーションでも、同様に偏見が利用される可能性がある。中立であるように開発されていないヘルスケア人工知能は、誤診や予防処置の不当な推奨など、患者とその治療計画に影響を与える可能性があり、その結果、ヘルスケア人工知能ソリューションに対する患者の信頼に影響を与える。

さらに、金融サービスにおける人工知能に偏りがあると、民族的出身や性別といった信用力とは無関係な特徴に基づいて与信判断が行われるため、差別的なクレジットスコアリングが行われる可能性があることは明らかだ。このような悪影響は、影響を受ける人々に不利益をもたらすだけでなく、人工知能技術の受容性を低下させる。

緩和策

人工知能におけるバイアスの問題にアプローチするには、データ収集、アルゴリズム設計、評価の観点から問題を捉える必要がある。ここでは、人工知能の偏りを緩和するための主な戦略を紹介する：

多様で代表的なデータ

学習データセットが、人工知能システムがおそらく関わるであろう母集団を網羅していることを保証することは極めて重要である。これは、人工知能アルゴリズムに多様な環境で学習させるため、データセットに含まれる可能性のあるバイアスを軽減するのに便利です。

アルゴリズムの透明性

人工知能アルゴリズムの意思決定プロセスの解釈可能性を高め、このプロセスを関心のあるすべての人に説明できるようにします。また、可用性の高い技術は、人工知能が意思決定に至るプロセスを理解する上でユーザーを助け、バイアスを排除することもできる。

定期的な監査とレビュー

時間の経過とともに生じる可能性のあるバイアスを検出するために、人工知能システムの定期的な監査とリスク評価を行うことが推奨される。この問題に対処するため、社会規範や文脈が変化しても人工知能システムが公平かつ公正であることを保証するために、以下のような積極的なアプローチが用いられている。

多様なチームとステークホルダーの関与

人工知能のアプリケーション開発に文化的・性別的多様性を取り入れることを推進し、関心のある利害関係者を開発段階や試験に組み込む。これは、開発チームに代表的なグループからの代表者が欠けているという組織によくある盲点を特定するのに役立ち、開発された人工知能システムがこれらのグループからの予測に対して差別的でないことを保証する。

倫理的ガイドラインとガバナンス

人工知能の作成と使用に関して、倫理基準と関与のルールが明確に定義されていることを確認する。このような枠組みは、人工知能の適切な使用を規制する原則、バイアスの存在に言及する苦情を処理するための手順、および改善と監視のための定期的なプロセスで構成されるべきである。