Причины и последствия предвзятого к искусственному интеллекту

Искусственный интеллект (ИИ) изменил многие отрасли промышленности, обеспечив эффективность, инновации и расширив возможности принятия решений. Тем не менее, было обнаружено, что некоторые системы искусственного интеллекта имеют встроенные предубеждения, которые имеют важные последствия, влияющие на результаты, справедливость и даже надежность систем.

Важно понимать, почему и как возникает предвзятость в искусственном интеллекте, какие последствия она имеет и как ее избежать или хотя бы уменьшить, чтобы получать пользу от искусственного интеллекта, осознавая при этом его возможные недостатки.

Причины предвзятости искусственного интеллекта

Существуют технические и общественные причины необъективности искусственного интеллекта. Одна из них — предвзятость данных. Выводы делаются на основе огромного количества данных, и если эти данные необъективны или содержат ограниченную информацию, то система искусственного интеллекта учится и повторяет предубеждения. Например, историческая информация, содержащая различные предубеждения против определенных групп людей, может стать причиной дискриминации при включении в систему принятия решений искусственного интеллекта.

Еще одна причина — алгоритмический дизайн. Оказывается, что выбор алгоритмов, таких как выбранные признаки, методы обучения и используемые метрики оптимизации, может приводить к возникновению предубеждений. Иногда они могут усугублять предрассудки, уже заложенные в обучающих данных, или исключать определенные категории людей.

Последствия предвзятости искусственного интеллекта

Предвзятость искусственного интеллекта может иметь серьезные последствия для общества и бизнеса в различных областях человеческой деятельности. В случае с наймом и подбором персонала предвзятые алгоритмы искусственного интеллекта могут дискриминировать кандидатов определенного пола, расы или других показателей низкого социально-экономического статуса. Это лишь укореняет существующее неравенство в трудовых коллективах.

Предвзятость также может быть использована в приложениях, использующих искусственный интеллект для оценки рисков или построения базовой линии для назначения наказания в системах уголовного правосудия, что может привести к предвзятому отношению к меньшинствам. Искусственный интеллект в здравоохранении, не разработанный как нейтральный, может повлиять на пациента и его план лечения, включая неправильный диагноз или несправедливую рекомендацию профилактических процедур, что подрывает доверие пациентов к решениям искусственного интеллекта в здравоохранении.

Кроме того, очевидно, что предвзятость искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг может привести к дискриминационному кредитному скорингу, поскольку кредитные решения принимаются на основе характеристик, не имеющих отношения к кредитоспособности, таких как этническое происхождение или пол. Эти негативные последствия не только наносят вред пострадавшим людям, но и снижают уровень признания технологий искусственного интеллекта.

Стратегии смягчения последствий

Чтобы решить проблему предвзятости в искусственном интеллекте, необходимо рассмотреть ее с точки зрения сбора данных, разработки алгоритмов и оценки. Ниже приведены основные стратегии по снижению предвзятости искусственного интеллекта:

Разнообразные и репрезентативные данные

Крайне важно гарантировать, что набор обучающих данных отражает население, с которым система искусственного интеллекта, вероятно, будет взаимодействовать. Это помогает уменьшить предвзятость, которая может присутствовать в наборе данных, поскольку заставляет алгоритмы искусственного интеллекта обучаться в разнообразной среде.

Прозрачность алгоритма

Повышение интерпретируемости процесса принятия решений алгоритмами искусственного интеллекта, чтобы этот процесс можно было объяснить всем желающим. Технологии высокой доступности также могут помочь пользователям понять процесс, с помощью которого искусственный интеллект приходит к своему решению, а также исключить предвзятость.

Регулярные аудиты и обзоры

Рекомендуется периодически проводить аудит и оценку рисков для систем искусственного интеллекта, чтобы выявить предвзятость, которая может развиться со временем. Для решения этой проблемы используется следующий проактивный подход, обеспечивающий справедливость и равноправие систем искусственного интеллекта по мере изменения общественных норм и контекста.

Разнородные команды и взаимодействие с заинтересованными сторонами

Поощряйте учет культурных и гендерных различий при разработке приложений искусственного интеллекта и привлекайте заинтересованные стороны к участию в этапах разработки и испытаниях. Это поможет выявить «слепые пятна», характерные для организаций, где в команде разработчиков отсутствуют представители недопредставленных групп, и гарантирует, что разрабатываемые системы искусственного интеллекта не будут дискриминировать прогнозы представителей этих групп.

Этические принципы и управление

Обеспечьте наличие четко определенных этических стандартов и правил взаимодействия при создании и использовании искусственного интеллекта. Такие рамки должны включать в себя принципы, регулирующие надлежащее использование искусственного интеллекта, процедуры рассмотрения жалоб на наличие предвзятости, а также регулярные процессы совершенствования и мониторинга.