Przyczyny i konsekwencje stronniczości sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) przekształciła wiele branż, wprowadzając wydajność, innowacje i zwiększając możliwości podejmowania decyzji. Niemniej jednak odkryto również, że niektóre systemy sztucznej inteligencji mają wbudowane uprzedzenia, które mają istotne konsekwencje wpływające na wyniki, uczciwość, a nawet wiarygodność systemów.

Ważne jest, aby zrozumieć, dlaczego i w jaki sposób dochodzi do stronniczości sztucznej inteligencji, jakie ma ona konsekwencje i jak jej uniknąć lub przynajmniej ograniczyć, aby czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji, mając jednocześnie świadomość jej możliwych wad.

Przyczyny stronniczości sztucznej inteligencji

Istnieją techniczne i społeczne przyczyny stronniczości sztucznej inteligencji. Jedną z nich jest tendencyjność danych. Istnieją wnioski z ogromnych danych, a jeśli te dane są stronnicze lub zawierają ograniczone informacje, system sztucznej inteligencji uczy się i powtarza uprzedzenia. Na przykład informacje historyczne, które zawierają różne uprzedzenia wobec określonych grup ludzi, mogą powodować dyskryminację, gdy zostaną włączone do systemu podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję.

Inną przyczyną jest projektowanie algorytmów. Okazuje się, że wybory projektowe algorytmów, takie jak wybrane funkcje, techniki uczenia i stosowane wskaźniki optymalizacji, mogą wprowadzać uprzedzenia. Czasami mogą one nasilać uprzedzenia już osadzone w danych szkoleniowych lub wykluczać pewne kategorie osób.

Wpływ stronniczości sztucznej inteligencji

Stronniczość sztucznej inteligencji może mieć poważny wpływ na społeczeństwo i biznes w różnych obszarach ludzkich działań. W przypadku zatrudniania i rekrutacji stronnicze algorytmy sztucznej inteligencji mogą potencjalnie dyskryminować kandydatów określonej płci, rasy lub innych wskaźników niskiego statusu społeczno-ekonomicznego. Służy to jedynie utrwaleniu istniejących nierówności wśród pracowników.

Uprzedzenia mogą być również wykorzystywane w aplikacjach wykorzystujących sztuczną inteligencję do oceny ryzyka lub budowania podstaw do wymierzania kar w systemach wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych, co może prowadzić do uprzedzeń wobec mniejszości. Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej, która nie została opracowana tak, aby była neutralna, może wpływać na pacjenta i jego plan leczenia, w tym na błędną diagnozę lub niesprawiedliwe zalecenia dotyczące procedur zapobiegawczych, wpływając w ten sposób na zaufanie pacjentów do rozwiązań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Ponadto oczywiste jest, że stronniczość sztucznej inteligencji w usługach finansowych może skutkować dyskryminującym scoringiem kredytowym, ponieważ decyzje kredytowe opierają się na cechach nieistotnych dla zdolności kredytowej, takich jak pochodzenie etniczne lub płeć. Te niekorzystne skutki są nie tylko szkodliwe dla dotkniętych nimi osób, ale także zmniejszają akceptację technologii sztucznej inteligencji.

Strategie łagodzące

Aby podejść do problemu stronniczości w sztucznej inteligencji, należy spojrzeć na niego z perspektywy gromadzenia danych, projektowania algorytmów i ewaluacji. Poniżej znajdują się kluczowe strategie łagodzenia uprzedzeń w sztucznej inteligencji:

Zróżnicowane i reprezentatywne dane

Kluczowe jest zagwarantowanie, że zbiór danych treningowych odzwierciedla populację, z którą prawdopodobnie będzie współpracował system sztucznej inteligencji. Przydaje się to w zmniejszaniu uprzedzeń, które mogą znajdować się w zbiorze danych, ponieważ sprawia, że algorytmy sztucznej inteligencji uczą się w zróżnicowanym środowisku.

Przejrzystość algorytmu

Zwiększenie możliwości interpretacji procesu podejmowania decyzji przez algorytmy sztucznej inteligencji, tak aby proces ten można było wyjaśnić wszystkim zainteresowanym. Techniki wysokiej dostępności mogą również pomóc użytkownikom w zrozumieniu procesu, w którym sztuczna inteligencja podejmuje decyzje, a także podważyć stronniczość.

Regularne audyty i przeglądy

Zaleca się przeprowadzanie okresowych audytów i ocen ryzyka w systemach sztucznej inteligencji w celu wykrycia uprzedzeń, które mogą rozwijać się w czasie. Aby rozwiązać tę kwestię, stosuje się następujące proaktywne podejście w celu zapewnienia, że systemy sztucznej inteligencji są uczciwe i sprawiedliwe, ponieważ zmieniają się normy społeczne i kontekst.

Zróżnicowane zespoły i zaangażowanie interesariuszy

Promowanie włączenia różnorodności kulturowej i płciowej do rozwoju zastosowań sztucznej inteligencji oraz włączenie zainteresowanych stron do etapów rozwoju i prób. Pomaga to w identyfikacji martwych punktów powszechnych w organizacjach, w których zespół programistów nie ma reprezentacji niedostatecznie reprezentowanych grup i gwarantuje, że opracowane systemy sztucznej inteligencji nie dyskryminują prognoz z tych grup.

Wytyczne etyczne i zarządzanie

Upewnij się, że istnieją dobrze zdefiniowane standardy etyczne i zasady zaangażowania w tworzenie i wykorzystywanie sztucznej inteligencji. Takie ramy powinny składać się z zasad regulujących właściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji, procedur rozpatrywania skarg dotyczących obecności stronniczości oraz regularnych procesów doskonalenia i monitorowania.