De oorzaken en gevolgen van vooroordelen over kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft tal van industrieën veranderd en gezorgd voor efficiëntie, innovatie en betere besluitvormingsmogelijkheden. Toch is ook ontdekt dat sommige kunstmatige intelligentiesystemen vooroordelen hebben die belangrijke gevolgen hebben voor de resultaten, eerlijkheid en zelfs betrouwbaarheid van de systemen.

Het is belangrijk om te begrijpen waarom en hoe kunstmatige intelligentie vooringenomenheid optreedt, welke gevolgen het heeft en hoe het te vermijden of op zijn minst te verminderen om te profiteren van kunstmatige intelligentie terwijl we ons bewust zijn van de mogelijke nadelen.

Oorzaken van vooringenomenheid bij kunstmatige intelligentie

Er zijn technische en maatschappelijke oorzaken voor kunstmatige intelligentie bias. Een daarvan is data bias. Er worden conclusies getrokken uit enorme hoeveelheden gegevens en als deze gegevens vertekend zijn of beperkte informatie bevatten, leert het kunstmatige intelligentiesysteem en herhaalt het vertekeningen. Zo kan bijvoorbeeld historische informatie met verschillende vooroordelen tegen specifieke groepen mensen discriminatie veroorzaken wanneer deze wordt opgenomen in het besluitvormingssysteem van kunstmatige intelligentie.

Een andere oorzaak is het algoritmische ontwerp. Het blijkt dat de ontwerpkeuzes van de algoritmen, zoals de geselecteerde kenmerken, de trainingstechnieken en de gebruikte optimalisatiemetrieken, allemaal vooroordelen kunnen introduceren. Soms verergeren ze vooroordelen die al in de trainingsgegevens zitten of sluiten ze bepaalde categorieën mensen uit.

Gevolgen van vertekening door kunstmatige intelligentie

Vooroordelen op het gebied van kunstmatige intelligentie kunnen ernstige gevolgen hebben voor de samenleving en het bedrijfsleven op verschillende gebieden van menselijke inspanningen. In het geval van werving en selectie kunnen bevooroordeelde algoritmen van kunstmatige intelligentie kandidaten met een bepaald geslacht, ras of andere indicatoren van een lage sociaaleconomische status discrimineren. Dit houdt de bestaande ongelijkheid binnen de beroepsbevolking alleen maar in stand.

Vooroordelen kunnen ook worden gebruikt in toepassingen die kunstmatige intelligentie gebruiken om risico’s in te schatten of om een basis te leggen voor het geven van straf in strafrechtsystemen, een aspect waarbij minderheden bevooroordeeld kunnen worden. Kunstmatige intelligentie voor de gezondheidszorg die niet is ontwikkeld om neutraal te zijn, kan van invloed zijn op de patiënt en zijn of haar behandelplan, waaronder verkeerde diagnoses of onterechte aanbevelingen voor preventieve procedures, waardoor het vertrouwen van patiënten in kunstmatige intelligentie voor de gezondheidszorg wordt aangetast.

Verder is het duidelijk dat vooroordelen in kunstmatige intelligentie in financiële diensten kunnen leiden tot discriminerende kredietscores omdat kredietbeslissingen worden gebaseerd op kenmerken die irrelevant zijn voor kredietwaardigheid, zoals etnische afkomst of geslacht. Deze negatieve effecten zijn niet alleen schadelijk voor de getroffen mensen, maar verminderen ook de acceptatie van kunstmatige intelligentie technologieën.

Matigingsstrategieën

Om het probleem van vooroordelen in kunstmatige intelligentie aan te pakken, moet het worden bekeken vanuit het perspectief van gegevensverzameling, algoritmisch ontwerp en evaluatie. Hier volgen de belangrijkste strategieën om de vooringenomenheid van kunstmatige intelligentie te verminderen:

Diverse en representatieve gegevens

Het is cruciaal om te garanderen dat de trainingsdataset een afspiegeling is van de populatie waarmee het kunstmatige intelligentiesysteem zich waarschijnlijk zal bezighouden. Dit is handig om vooroordelen in de dataset te verminderen, omdat kunstmatige intelligentie-algoritmen hierdoor leren in een diverse omgeving.

Transparantie van het algoritme

Vergroot de interpreteerbaarheid van het besluitvormingsproces van kunstmatige intelligentiealgoritmen, zodat dit proces aan iedereen kan worden uitgelegd. Technieken met een hoge beschikbaarheid kunnen gebruikers ook helpen bij het begrijpen van het proces waarmee kunstmatige intelligentie tot haar beslissing komt en kunnen ook vooroordelen wegnemen.

Regelmatige audits en beoordelingen

Het is aan te raden om periodieke audits en risicobeoordelingen uit te voeren op kunstmatige intelligentiesystemen om vooroordelen op te sporen die zich in de loop der tijd kunnen ontwikkelen. Om dit probleem aan te pakken, wordt de volgende proactieve benadering gebruikt om ervoor te zorgen dat kunstmatige intelligentiesystemen eerlijk en rechtvaardig zijn naarmate de maatschappelijke normen en context veranderen.

Diverse teams en betrokkenheid van belanghebbenden

Bevorder de integratie van culturele en genderdiversiteit in de ontwikkeling van toepassingen van kunstmatige intelligentie en betrek geïnteresseerde belanghebbenden bij de ontwikkelingsfasen en tests. Dit helpt bij het identificeren van blinde vlekken die vaak voorkomen in organisaties waar het ontwikkelingsteam geen vertegenwoordiging heeft van ondervertegenwoordigde groepen en garandeert dat de ontwikkelde kunstmatige intelligentiesystemen geen prognoses uit deze groepen discrimineren.

Ethische richtlijnen en bestuur

Zorg voor goed gedefinieerde ethische normen en regels voor het maken en gebruiken van kunstmatige intelligentie. Dergelijke kaders moeten bestaan uit de principes die het juiste gebruik van kunstmatige intelligentie reguleren, de procedures voor het afhandelen van klachten over de aanwezigheid van vooroordelen en de regelmatige processen voor verbetering en controle.