Príčiny a dôsledky zaujatosti umelej inteligencie

Umelá inteligencia (AI) zmenila mnohé priemyselné odvetvia a priniesla efektívnosť, inovácie a zlepšila možnosti rozhodovania. Napriek tomu sa zistilo, že niektoré systémy umelej inteligencie majú v sebe zakomponované predsudky, ktoré majú dôležité dôsledky ovplyvňujúce výsledky, spravodlivosť a dokonca dôveryhodnosť systémov.

Je dôležité pochopiť, prečo a ako dochádza k zaujatosti umelej inteligencie, aké má dôsledky a ako sa jej vyhnúť alebo ju aspoň obmedziť, aby sme mohli využívať výhody umelej inteligencie a zároveň si uvedomiť jej možné nevýhody.

Príčiny skreslenia umelej inteligencie

Existujú technické a spoločenské príčiny zaujatosti umelej inteligencie. Jednou z nich je skreslenie údajov. Z obrovského množstva údajov sa vyvodzujú závery, a ak sú tieto údaje skreslené alebo obsahujú obmedzené informácie, potom sa systém umelej inteligencie učí a opakuje skreslené závery. Napríklad historické informácie, ktoré obsahujú rôzne zaujatosti voči konkrétnym skupinám ľudí, môžu po začlenení do systému rozhodovania umelej inteligencie spôsobiť diskrimináciu.

Ďalšou príčinou je algoritmický dizajn. Ukazuje sa, že voľba návrhu algoritmov, ako sú vybrané funkcie, techniky trénovania a použité optimalizačné metriky, môžu vnášať zaujatosť. Niekedy môžu prehĺbiť predsudky, ktoré sú už zakotvené v trénovaných údajoch, alebo vylúčiť určité kategórie ľudí.

Vplyv zaujatosti umelej inteligencie

Predpojatosť umelej inteligencie môže mať vážne dôsledky na spoločnosť a podnikanie v rôznych oblastiach ľudského úsilia. V prípade náboru a prijímania zamestnancov majú zaujaté algoritmy umelej inteligencie potenciál diskriminovať uchádzačov určitého pohlavia, rasy alebo iných ukazovateľov nízkeho sociálno-ekonomického statusu. To slúži len na udržiavanie existujúcich nerovností v rámci pracovnej sily.

Podobne sa môže využiť zaujatosť v aplikáciách, ktoré využívajú umelú inteligenciu na posudzovanie rizík alebo na vytváranie základov na udeľovanie trestov v systémoch trestného súdnictva, čo je aspekt, v ktorom môžu byť menšiny zaujaté. Umelá inteligencia v zdravotníctve, ktorá nie je vyvinutá tak, aby bola neutrálna, môže ovplyvniť pacienta a jeho liečebný plán vrátane nesprávnej diagnózy alebo nespravodlivého odporúčania preventívnych postupov, čo môže ovplyvniť dôveru pacientov v riešenia umelej inteligencie v zdravotníctve.

Ďalej je zrejmé, že zaujatosť umelej inteligencie vo finančných službách môže viesť k diskriminačnému úverovému skórovaniu, keďže úverové rozhodnutia sú založené na znakoch, ktoré nie sú relevantné pre úverovú bonitu, ako je etnický pôvod alebo pohlavie. Tieto nepriaznivé účinky sú škodlivé nielen pre dotknuté osoby, ale znižujú aj akceptáciu technológií umelej inteligencie.

Stratégie na zmiernenie následkov

Ak chceme pristupovať k problému zaujatosti v umelej inteligencii, na problém sa musíme pozerať z hľadiska zberu údajov, návrhu algoritmov a hodnotenia. Tu sú uvedené kľúčové stratégie na zmiernenie zaujatosti umelej inteligencie:

Rôznorodé a reprezentatívne údaje

Je veľmi dôležité zaručiť, aby súbor trénovaných údajov vyjadroval populáciu, s ktorou bude systém umelej inteligencie pravdepodobne pracovať. To sa hodí pri znižovaní skreslení, ktoré môžu byť v súbore údajov, pretože vďaka tomu sa algoritmy umelej inteligencie učia v rozmanitom prostredí.

Transparentnosť algoritmu

Zvýšte interpretovateľnosť rozhodovacieho procesu algoritmov umelej inteligencie tak, aby sa tento proces dal vysvetliť každému, kto má záujem. Techniky vysokej dostupnosti môžu tiež pomôcť používateľom pri pochopení procesu, ktorým umelá inteligencia dospieva k svojmu rozhodnutiu, a tiež vypichnúť zaujatosť.

Pravidelné audity a preskúmania

Odporúča sa vykonávať pravidelné audity a hodnotenia rizík systémov umelej inteligencie s cieľom odhaliť zaujatosť, ktorá sa môže časom vyvinúť. Na riešenie tohto problému sa používa nasledujúci proaktívny prístup s cieľom zabezpečiť, aby boli systémy umelej inteligencie spravodlivé a nestranné v závislosti od zmien spoločenských noriem a kontextu.

Rôznorodé tímy a zapojenie zainteresovaných strán

Podporujte začlenenie kultúrnej a rodovej diverzity do vývoja aplikácií umelej inteligencie a zapojte zainteresované strany do vývojových fáz a skúšok. Pomáha to identifikovať slepé miesta bežné v organizáciách, v ktorých vo vývojovom tíme chýba zastúpenie nedostatočne zastúpených skupín, a zaručuje, že vyvíjané systémy umelej inteligencie nediskriminujú prognózy týchto skupín.

Etické usmernenia a riadenie

Zabezpečte, aby existovali dobre definované etické normy a pravidlá pre tvorbu a používanie umelej inteligencie. Takéto rámce by mali pozostávať zo zásad upravujúcich správne používanie umelej inteligencie, postupov na riešenie sťažností, ktoré sa týkajú prítomnosti zaujatosti, a pravidelných procesov zlepšovania a monitorovania.