Årsaker til og konsekvenser av skjevheter knyttet til kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) har forandret en rekke bransjer og ført til økt effektivitet, innovasjon og bedre beslutningsprosesser. Likevel har det også blitt oppdaget at enkelte kunstig intelligens-systemer har innebygde skjevheter som har store konsekvenser for resultatene, rettferdigheten og til og med påliteligheten til systemene.

Det er viktig å forstå hvorfor og hvordan skjevheter i kunstig intelligens oppstår, hvilke konsekvenser de har, og hvordan man kan unngå eller i det minste redusere dem for å dra nytte av kunstig intelligens, samtidig som man er klar over de mulige ulempene.

Årsaker til skjevheter i kunstig intelligens

Det finnes både tekniske og samfunnsmessige årsaker til skjevheter i kunstig intelligens. En av dem er skjevheter i data. Det trekkes slutninger fra enorme datamengder, og hvis disse dataene er skjeve eller inneholder begrenset informasjon, lærer kunstig intelligens-systemet og gjentar skjevheter. For eksempel kan historisk informasjon som har ulike fordommer mot bestemte grupper av mennesker, føre til diskriminering når den innlemmes i beslutningssystemet for kunstig intelligens.

En annen årsak er algoritmisk design. Det viser seg at algoritmenes designvalg, for eksempel hvilke funksjoner som velges, treningsteknikkene og optimeringsmetodene som brukes, alle kan introdusere skjevheter. Noen ganger kan de forsterke fordommer som allerede er innebygd i treningsdataene, eller ekskludere visse kategorier av mennesker.

Konsekvenser av skjevheter i kunstig intelligens

Skjevheter i kunstig intelligens kan ha alvorlige konsekvenser for samfunnet og næringslivet på ulike områder av menneskelig virksomhet. Når det gjelder ansettelser og rekruttering, kan skjeve kunstig intelligens-algoritmer potensielt diskriminere kandidater med et bestemt kjønn, en bestemt rase eller andre indikatorer på lav sosioøkonomisk status. Dette bidrar bare til å opprettholde eksisterende ulikheter i arbeidsstyrken.

På samme måte kan skjevheter utnyttes i applikasjoner som bruker kunstig intelligens til risikovurdering eller til å lage et grunnlag for å utmåle straff i strafferettssystemet, et aspekt som kan føre til at minoriteter blir utsatt for fordommer. Kunstig intelligens i helsevesenet som ikke er utviklet for å være nøytral, kan påvirke pasienten og hans eller hennes behandlingsplan, inkludert feildiagnostisering eller urettferdig anbefaling av forebyggende prosedyrer, og dermed påvirke pasientenes tillit til kunstig intelligens i helsevesenet.

Det er også åpenbart at skjevheter i kunstig intelligens i finansielle tjenester kan føre til diskriminerende kredittvurdering, siden kredittbeslutninger baseres på egenskaper som er irrelevante for kredittverdigheten, for eksempel etnisk opprinnelse eller kjønn. Disse negative effektene er ikke bare skadelige for de berørte personene, men reduserer også aksepten for kunstig intelligens-teknologi.

Avbøtende strategier

For å løse problemet med skjevheter i kunstig intelligens må man se på problemet fra et datainnsamlings-, algoritmedesign- og evalueringsperspektiv. Her er noen viktige strategier for å redusere skjevheter i kunstig intelligens:

Varierte og representative data

Det er avgjørende å sikre at treningsdatasettet er representativt for den populasjonen som det kunstige intelligenssystemet sannsynligvis kommer til å jobbe med. Dette er nyttig for å redusere skjevheter som kan finnes i datasettet, siden det gjør at algoritmer for kunstig intelligens lærer i et mangfoldig miljø.

Algoritmens åpenhet

Gjør beslutningsprosessen til kunstig intelligens-algoritmer mer forståelig, slik at den kan forklares for alle som er interessert. Teknikker med høy tilgjengelighet kan også hjelpe brukerne med å forstå prosessen som kunstig intelligens bruker for å komme frem til sine beslutninger, og kan også avdekke skjevheter.

Regelmessige revisjoner og gjennomganger

Det anbefales å utføre regelmessige revisjoner og risikovurderinger av kunstig intelligens-systemer for å avdekke skjevheter som kan utvikle seg over tid. For å løse dette problemet brukes følgende proaktive tilnærming for å sikre at kunstig intelligens-systemer er rettferdige og likeverdige etter hvert som samfunnets normer og kontekst endres.

Mangfoldige team og engasjement fra interessenter

Bidra til å inkludere kulturelle og kjønnsmessige forskjeller i utviklingen av kunstig intelligens, og ta med interesserte interessenter i utviklingsstadiene og utprøvingene. Dette bidrar til å identifisere blindsoner som er vanlige i organisasjoner der utviklingsteamet mangler representasjon fra underrepresenterte grupper, og garanterer at de systemene for kunstig intelligens som utvikles, ikke diskriminerer prognoser fra disse gruppene.

Etiske retningslinjer og styring

Sørg for at det finnes veldefinerte etiske standarder og kjøreregler for utvikling og bruk av kunstig intelligens. Slike rammeverk bør bestå av prinsipper som regulerer riktig bruk av kunstig intelligens, prosedyrer for håndtering av klager på skjevheter og regelmessige prosesser for forbedring og overvåking.