Vzroki in posledice pristranskosti umetne inteligence
Umetna inteligenca (UI) je preoblikovala številne panoge in prinesla učinkovitost, inovativnost in izboljšano sposobnost odločanja. Kljub temu je bilo ugotovljeno, da imajo nekateri sistemi umetne inteligence vgrajene pristranskosti, ki pomembno vplivajo na rezultate, pravičnost in celo zanesljivost sistemov.
Pomembno je razumeti, zakaj in kako prihaja do pristranskosti umetne inteligence, kakšne posledice ima in kako se ji izogniti ali jo vsaj zmanjšati, da bi imeli koristi od umetne inteligence in se hkrati zavedali njenih morebitnih pomanjkljivosti.
Vzroki za pristranskost umetne inteligence
Za pristranskost umetne inteligence obstajajo tehnični in družbeni vzroki. Eden od njih je pristranskost podatkov. Na podlagi obsežnih podatkov se izvajajo sklepanja, in če so ti podatki pristranski ali vsebujejo omejene informacije, se sistem umetne inteligence uči in ponavlja pristranskosti. Na primer zgodovinski podatki, ki vsebujejo različne pristranskosti do določenih skupin ljudi, lahko povzročijo diskriminacijo, če so vključeni v sistem odločanja umetne inteligence.
Drugi vzrok je algoritemska zasnova. Izkazalo se je, da se lahko pristranskost pojavi zaradi izbire zasnove algoritmov, kot so izbrani elementi, tehnike usposabljanja in uporabljene metrike optimizacije. Včasih lahko poslabšajo predsodke, ki so že vgrajeni v podatke o usposabljanju, ali izključijo določene kategorije ljudi.
Učinki pristranskosti umetne inteligence
Predsodki umetne inteligence imajo lahko resne učinke na družbo in poslovanje na različnih področjih človeških prizadevanj. V primeru zaposlovanja in rekrutiranja lahko pristranski algoritmi umetne inteligence diskriminirajo kandidate določenega spola, rase ali drugih kazalnikov nizkega socialno-ekonomskega statusa. S tem se le še utrjujejo obstoječe neenakosti med delovno silo.
Podobno se lahko pristranskost izkoristi v aplikacijah, ki umetno inteligenco uporabljajo za oceno tveganja ali za oblikovanje osnove za izrekanje kazni v sistemih kazenskega pravosodja, pri čemer gre za vidik, ki lahko povzroči, da so manjšine pristranske. Umetna inteligenca v zdravstvu, ki ni razvita kot nevtralna, lahko vpliva na pacienta in njegov načrt zdravljenja, vključno z napačno diagnozo ali nepoštenim priporočanjem preventivnih postopkov, kar vpliva na zaupanje pacientov v rešitve umetne inteligence v zdravstvu.
Poleg tega je očitno, da lahko pristranskost umetne inteligence v finančnih storitvah povzroči diskriminatorno kreditno točkovanje, saj kreditne odločitve temeljijo na lastnostih, ki niso pomembne za kreditno sposobnost, kot sta etnično poreklo ali spol. Ti škodljivi učinki niso škodljivi le za prizadete ljudi, temveč zmanjšujejo tudi sprejemanje tehnologij umetne inteligence.
Strategije za ublažitev posledic
Za pristop k problemu pristranskosti v umetni inteligenci je treba problem obravnavati z vidika zbiranja podatkov, zasnove algoritmov in vrednotenja. V nadaljevanju so navedene ključne strategije za ublažitev pristranskosti umetne inteligence:
Raznoliki in reprezentativni podatki
Ključnega pomena je zagotoviti, da nabor podatkov za usposabljanje predstavlja populacijo, s katero bo sistem umetne inteligence verjetno sodeloval. To pride prav pri zmanjševanju pristranskosti, ki so lahko v naboru podatkov, saj omogoča, da se algoritmi umetne inteligence učijo v raznolikem okolju.
Preglednost algoritmov
Povečajte razumljivost procesa odločanja algoritmov umetne inteligence, tako da je ta proces mogoče razložiti vsem, ki jih zanima. Tehnike visoke razpoložljivosti lahko uporabnikom pomagajo tudi pri razumevanju procesa, s katerim umetna inteligenca pride do svoje odločitve, in izluščijo pristranskost.
Redne revizije in pregledi
Priporočljivo je izvajati redne revizije in ocene tveganja sistemov umetne inteligence, da se odkrijejo pristranskosti, ki se lahko sčasoma razvijejo. Za reševanje tega vprašanja se uporablja naslednji proaktivni pristop, ki zagotavlja, da so sistemi umetne inteligence pravični in nepristranski, ko se spreminjajo družbene norme in kontekst.
Različne ekipe in vključevanje zainteresiranih strani
Spodbujajte vključevanje kulturne raznolikosti in raznolikosti spolov v razvoj aplikacij umetne inteligence ter vključite zainteresirane deležnike v razvojne faze in preskuse. To pomaga pri odkrivanju slepih peg, ki so pogoste v organizacijah, kjer v razvojni ekipi ni predstavnikov premalo zastopanih skupin, in zagotavlja, da razviti sistemi umetne inteligence ne diskriminirajo napovedi iz teh skupin.
Etične smernice in upravljanje
Zagotovite, da obstajajo dobro opredeljeni etični standardi in pravila sodelovanja pri ustvarjanju in uporabi umetne inteligence. Takšni okviri morajo biti sestavljeni iz načel, ki urejajo pravilno uporabo umetne inteligence, postopkov za obravnavo pritožb, ki se nanašajo na prisotnost pristranskosti, ter rednih postopkov za izboljšanje in spremljanje.
