Cauzele și consecințele prejudecăților legate de inteligența artificială

Inteligența artificială (AI) a transformat numeroase industrii, aducând eficiență, inovare și capacități decizionale îmbunătățite. Cu toate acestea, s-a descoperit, de asemenea, că unele sisteme de inteligență artificială au prejudecăți încorporate care au consecințe importante care afectează rezultatele, corectitudinea și chiar fiabilitatea sistemelor.

Este important să se înțeleagă de ce și cum se produce părtinirea inteligenței artificiale, ce consecințe are și cum se poate evita sau cel puțin reduce pentru a beneficia de inteligența artificială, fiind în același timp conștienți de posibilele sale dezavantaje.

Cauzele părtinirii inteligenței artificiale

Există cauze tehnice și societale ale prejudecăților inteligenței artificiale. Una dintre acestea este părtinirea datelor. Există deducții din date masive, iar dacă aceste date sunt părtinitoare sau conțin informații limitate, atunci sistemul de inteligență artificială învață și repetă părtinirea. De exemplu, informațiile istorice care au diverse prejudecăți față de anumite grupuri de persoane pot cauza discriminare atunci când sunt încorporate în sistemul decizional al inteligenței artificiale.

O altă cauză este proiectarea algoritmică. Se pare că alegerile de proiectare ale algoritmilor, cum ar fi caracteristicile selectate, tehnicile de formare și metricile de optimizare utilizate, pot introduce prejudecăți. Uneori, acestea pot exacerba prejudecățile deja încorporate în datele de formare sau pot exclude anumite categorii de persoane.

Impactul prejudecăților din inteligența artificială

Prejudecățile inteligenței artificiale pot avea efecte grave asupra societății și întreprinderilor în diferite domenii ale activității umane. În cazul angajării și recrutării, algoritmii de inteligență artificială părtinitori au potențialul de a discrimina candidații de un anumit sex, rasă sau alți indicatori ai statutului socio-economic scăzut. Acest lucru nu face decât să perpetueze inegalitățile existente în cadrul forței de muncă.

În mod similar, prejudecățile pot fi exploatate în aplicațiile care utilizează inteligența artificială pentru evaluarea riscurilor sau pentru construirea unei linii de bază pentru aplicarea pedepselor în sistemele de justiție penală, un aspect care poate genera prejudecăți pentru minorități. Inteligența artificială în domeniul sănătății care nu este dezvoltată pentru a fi neutră poate afecta pacientul și planul său de tratament, inclusiv diagnosticarea greșită sau recomandarea incorectă a procedurilor preventive, afectând astfel încrederea pacienților în soluțiile de inteligență artificială în domeniul sănătății.

Mai mult, este evident că părtinirea inteligenței artificiale în serviciile financiare poate duce la o evaluare discriminatorie a creditelor, deoarece deciziile de creditare se bazează pe caracteristici irelevante pentru solvabilitate, precum originea etnică sau sexul. Aceste efecte negative nu sunt dăunătoare doar persoanelor afectate, ci și scad gradul de acceptare a tehnologiilor de inteligență artificială.

Strategii de atenuare

Pentru a aborda problema prejudecăților în inteligența artificială, problema trebuie privită din perspectiva colectării datelor, a proiectării algoritmice și a evaluării. Iată strategiile-cheie de atenuare a prejudecăților inteligenței artificiale:

Date diverse și reprezentative

Este esențial să se garanteze că setul de date de formare expune populația cu care sistemul de inteligență artificială se va angaja probabil. Acest lucru este util pentru reducerea prejudecăților care pot exista în setul de date, deoarece face ca algoritmii de inteligență artificială să învețe într-un mediu divers.

Transparența algoritmului

Creșterea interpretabilității procesului decizional al algoritmilor de inteligență artificială, astfel încât acest proces să poată fi explicat tuturor celor interesați. Tehnicile de înaltă disponibilitate pot ajuta, de asemenea, utilizatorii să înțeleagă procesul prin care inteligența artificială ajunge la decizia sa și, de asemenea, să elimine prejudecățile.

Audituri și revizuiri periodice

Se recomandă efectuarea de audituri periodice și evaluări ale riscurilor asupra sistemelor de inteligență artificială pentru a detecta prejudecățile care se pot dezvolta în timp. Pentru a aborda această problemă, se utilizează următoarea abordare proactivă pentru a se asigura că sistemele de inteligență artificială sunt corecte și echitabile pe măsură ce normele și contextul societal se schimbă.

Echipe diverse și implicarea părților interesate

Promovarea includerii diversității culturale și de gen în dezvoltarea aplicațiilor de inteligență artificială și încorporarea părților interesate în etapele de dezvoltare și de testare. Acest lucru ajută la identificarea punctelor oarbe comune în organizații, în care echipa de dezvoltare nu are reprezentanți ai grupurilor subreprezentate și garantează că sistemele de inteligență artificială dezvoltate nu discriminează previziunile din aceste grupuri.

Orientări etice și guvernanță

Asigurați-vă că există standarde etice și reguli de angajament bine definite pentru crearea și utilizarea inteligenței artificiale. Aceste cadre ar trebui să fie compuse din principiile care reglementează utilizarea adecvată a inteligenței artificiale, procedurile de gestionare a plângerilor care se referă la prezența prejudecăților și procesele regulate de îmbunătățire și monitorizare.