Orsakerna till och konsekvenserna av fördomar om artificiell intelligens

Artificiell intelligens (AI) har förändrat många branscher och lett till ökad effektivitet, innovation och bättre beslutsfattande. Det har dock också visat sig att vissa system för artificiell intelligens har inbyggda fördomar som får stora konsekvenser för systemens resultat, rättvisa och till och med tillförlitlighet.

Det är viktigt att förstå varför och hur fördomar i artificiell intelligens uppstår, vilka konsekvenser de får och hur man kan undvika eller åtminstone minska dem för att kunna dra nytta av artificiell intelligens samtidigt som man är medveten om dess eventuella nackdelar.

Orsaker till partiskhet i artificiell intelligens

Det finns tekniska och samhälleliga orsaker till partiskhet inom artificiell intelligens. En av dem är datainriktad partiskhet. Det finns slutsatser från massiva data och om dessa data är partiska eller innehåller begränsad information lär sig och upprepar systemet för artificiell intelligens fördomar. Till exempel kan historisk information som har olika fördomar mot specifika grupper av människor orsaka diskriminering när den införlivas i beslutssystemet för artificiell intelligens.

En annan orsak är algoritmisk design. Det har visat sig att algoritmernas designval, t.ex. de valda funktionerna, träningsteknikerna och de optimeringsmått som används, alla kan leda till fördomar. Ibland kan de förvärra fördomar som redan finns inbäddade i utbildningsdata eller utesluta vissa kategorier av människor.

Konsekvenser av partiskhet i artificiell intelligens

Fördomar inom artificiell intelligens kan ha allvarliga effekter på samhället och näringslivet inom olika områden av mänsklig verksamhet. När det gäller anställning och rekrytering har fördomsfulla algoritmer för artificiell intelligens potential att diskriminera kandidater av visst kön, ras eller andra indikatorer på låg socioekonomisk status. Detta bidrar bara till att vidmakthålla befintliga ojämlikheter inom arbetskraften.

Fördomar kan på liknande sätt utnyttjas i tillämpningar som använder artificiell intelligens för riskbedömning eller för att bygga upp en baslinje för att utdöma straff i straffrättsliga system, en aspekt som kan leda till att minoriteter utsätts för fördomar. Artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården som inte utvecklas för att vara neutral kan påverka patienten och hans eller hennes behandlingsplan, inklusive feldiagnostisering eller orättvisa rekommendationer om förebyggande åtgärder, vilket påverkar patienternas förtroende för lösningar med artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården.

Vidare är det uppenbart att partiskhet i artificiell intelligens inom finansiella tjänster kan leda till diskriminerande kreditbedömning eftersom kreditbeslut baseras på egenskaper som är irrelevanta för kreditvärdigheten, t.ex. etniskt ursprung eller kön. Dessa negativa effekter är inte bara till skada för de drabbade personerna utan minskar också acceptansen för teknik som bygger på artificiell intelligens.

Strategier för att mildra effekterna

För att komma till rätta med problemet med partiskhet inom artificiell intelligens måste problemet ses ur perspektiven datainsamling, algoritmisk design och utvärdering. Här är viktiga strategier för att mildra fördomar om artificiell intelligens:

Olika och representativa data

Det är viktigt att garantera att träningsdatasetet exponerar den befolkning som det artificiella intelligenssystemet förmodligen kommer att engagera sig i. Detta är praktiskt för att minska fördomar som kan finnas i datauppsättningen eftersom det gör att algoritmer för artificiell intelligens lär sig i en mångsidig miljö.

Algoritmens transparens

Öka tolkningsbarheten i beslutsprocessen för algoritmer för artificiell intelligens så att denna process kan förklaras för alla av intresse. Tekniker för hög tillgänglighet kan också hjälpa användare att förstå den process genom vilken artificiell intelligens kommer fram till sitt beslut och också lirka ut partiskhet.

Regelbundna revisioner och granskningar

Det rekommenderas att utföra regelbundna revisioner och riskbedömningar av system för artificiell intelligens för att upptäcka fördomar som kan utvecklas över tid. För att ta itu med denna fråga används följande proaktiva tillvägagångssätt för att säkerställa att system för artificiell intelligens är rättvisa och rättvisa när samhällsnormerna och sammanhanget förändras.

Olika team och engagemang av intressenter

Främja inkludering av kulturella och könsrelaterade skillnader i utvecklingen av tillämpningar av artificiell intelligens och införliva intresserade intressenter i utvecklingsstadierna och försöken. Detta hjälper till att identifiera blinda fläckar som är vanliga i organisationer där utvecklingsteamet saknar representation från underrepresenterade grupper och garanterar att de system för artificiell intelligens som utvecklas inte diskriminerar prognoser från dessa grupper.

Etiska riktlinjer och styrning

Se till att det finns väldefinierade etiska standarder och regler för skapande och användning av artificiell intelligens. Sådana ramverk bör bestå av principer som reglerar korrekt användning av artificiell intelligens, förfaranden för hantering av klagomål som avser förekomst av partiskhet samt regelbundna processer för förbättring och övervakning.