Причини та наслідки упередженості штучного інтелекту

Штучний інтелект (ШІ) трансформував численні галузі, сприяючи підвищенню ефективності, інноваціям та розширенню можливостей прийняття рішень. Проте також було виявлено, що деякі системи штучного інтелекту мають упередженість, яка має важливі наслідки, що впливають на результати, справедливість і навіть надійність систем.

Важливо розуміти, чому і як виникає упередженість штучного інтелекту, які наслідки вона має і як її уникнути або принаймні зменшити, щоб отримати вигоду від штучного інтелекту, усвідомлюючи при цьому його можливі недоліки.

Причини упередженості штучного інтелекту

Існують технічні та соціальні причини упередженості штучного інтелекту. Одна з них – упередженість даних. Висновки робляться на основі великих масивів даних, і якщо ці дані упереджені або містять обмежену інформацію, то система штучного інтелекту навчається і повторює упередженість. Наприклад, історична інформація, яка містить різні упередження щодо певних груп людей, може спричинити дискримінацію, якщо її включити в систему прийняття рішень штучного інтелекту.

Інша причина – алгоритмічний дизайн. Виявляється, що вибір дизайну алгоритмів, таких як обрані ознаки, методи навчання та використані показники оптимізації, можуть призвести до упередженості. Іноді вони можуть посилювати упередження, вже закладені в навчальних даних, або виключати певні категорії людей.

Вплив упередженості штучного інтелекту

Упередженість штучного інтелекту може мати серйозні наслідки для суспільства і бізнесу в різних сферах людської діяльності. У випадку найму на роботу упереджені алгоритми штучного інтелекту можуть дискримінувати кандидатів певної статі, раси чи інших ознак низького соціально-економічного статусу. Це лише увічнює існуючу нерівність на ринку праці.

Упередженість також може бути використана в додатках, які використовують штучний інтелект для оцінки ризиків або для побудови базової лінії для призначення покарання в системах кримінального правосуддя – аспекті, який може призвести до упередженого ставлення до меншин. Медичний штучний інтелект, який не є нейтральним, може впливати на пацієнта та його план лікування, зокрема, ставити неправильні діагнози або несправедливо рекомендувати профілактичні процедури, тим самим впливаючи на довіру пацієнтів до рішень зі штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я.

Крім того, очевидно, що упередженість штучного інтелекту у фінансових послугах може призвести до дискримінаційного кредитного скорингу, оскільки кредитні рішення ґрунтуються на ознаках, які не мають відношення до кредитоспроможності, таких як етнічне походження або стать. Ці негативні наслідки не лише завдають шкоди постраждалим людям, але й зменшують сприйняття технологій штучного інтелекту.

Стратегії пом’якшення наслідків

Щоб вирішити проблему упередженості штучного інтелекту, її слід розглядати з точки зору збору даних, алгоритмічного дизайну та оцінки. Ось ключові стратегії для зменшення упередженості штучного інтелекту:

Різноманітні та репрезентативні дані

Вкрай важливо гарантувати, що навчальний набір даних відображає популяцію, з якою система штучного інтелекту, ймовірно, буде працювати. Це стає в нагоді для зменшення упередженості, яка може бути в наборі даних, оскільки це дозволяє алгоритмам штучного інтелекту навчатися в різноманітному середовищі.

Прозорість алгоритму

Підвищити інтерпретованість процесу прийняття рішень алгоритмами штучного інтелекту, щоб цей процес можна було пояснити кожному, хто цікавиться. Методи високої доступності також можуть допомогти користувачам зрозуміти процес, за допомогою якого штучний інтелект приймає рішення, а також виявити упередженість.

Регулярні аудити та огляди

Рекомендується проводити періодичний аудит і оцінку ризиків систем штучного інтелекту, щоб виявити упередження, які можуть розвинутися з часом. Для вирішення цієї проблеми використовується наступний проактивний підхід, який гарантує, що системи штучного інтелекту є справедливими та рівноправними, оскільки суспільні норми та контекст змінюються.

Різноманітні команди та залучення зацікавлених сторін

Сприяйте включенню культурних і гендерних відмінностей у розробку додатків штучного інтелекту та залучайте зацікавлені сторони до етапів розробки та випробувань. Це допомагає виявити “білі плями”, поширені в організаціях, де в команді розробників бракує представників недостатньо представлених груп, і гарантує, що розроблені системи штучного інтелекту не будуть дискримінаційними щодо прогнозів цих груп.

Етичні настанови та управління

Переконайтеся, що існують чітко визначені етичні стандарти та правила взаємодії при створенні та використанні штучного інтелекту. Такі рамки повинні складатися з принципів, що регулюють належне використання штучного інтелекту, процедур розгляду скарг на наявність упередженості, а також регулярних процесів вдосконалення та моніторингу.