Bias in AI uitgelegd

Bias in AI-modellen komt meestal voort uit twee bronnen: het ontwerp van modellen zelf en de trainingsdata die ze gebruiken.

Modellen kunnen soms de veronderstellingen weerspiegelen van de ontwikkelaars die ze coderen, wat bepaalde resultaten bevordert.

Daarnaast kan AI bias zich ontwikkelen vanwege de data die worden gebruikt om de AI te trainen. AI-modellen werken door grote sets trainingsgegevens te analyseren in een proces dat automatisch leren wordt genoemd. Deze modellen identificeren patronen en correlaties binnen deze data om voorspellingen en beslissingen te nemen.

Wanneer AI-algoritmen patronen van historische vooroordelen of systemische verschillen detecteren die zijn ingebed in de gegevens waarop ze zijn getraind, kunnen hun conclusies ook die biases en verschillen weerspiegelen. En omdat machinelearningtools gegevens op grote schaal verwerken, kunnen zelfs kleine biases in de oorspronkelijke trainingsdata leiden tot wijdverbreide discriminerende resultaten.

In dit artikel duiken we diep in waar AI bias vandaan komen, hoe AI bias zich manifesteert in de echte wereld en waarom het aanpakken van AI bias zo cruciaal is.

Belang van het aanpakken van AI bias

Bias is inherent aan alle mensen. Het is het bijproduct van het hebben van een beperkt perspectief van de wereld en de neiging om informatie te veralgemenen om het leren te stroomlijnen. Ethische kwesties doen zich echter voor wanneer biases anderen schade berokkenen.

AI-tools die worden beïnvloed door menselijke vooroordelen kunnen deze schade op een systematisch niveau versterken, vooral omdat ze worden geïntegreerd in de organisaties en systemen die ons moderne leven vormgeven.

Denk aan chatbots in e-commerce, diagnostiek in de gezondheidszorg, werving van personeel en bewaking bij de politie. Deze tools beloven allemaal de efficiëntie te verbeteren en innovatieve oplossingen te bieden, maar ze brengen ook aanzienlijke risico's met zich mee als ze niet zorgvuldig worden beheerd. Biases in dit soort AI-tools kunnen bestaande ongelijkheden verergeren en nieuwe vormen van discriminatie creëren.

Stelt je eens voor dat een parolecommissie een AI-systeem raadpleegt om de kans te bepalen dat een gevangene opnieuw de fout in gaat. Het zou onethisch zijn als het algoritme een verband zou leggen tussen het ras of geslacht van de gevangene bij het bepalen van die waarschijnlijkheid.

Biases in generatieve AI-oplossingen kunnen ook leiden tot discriminerende resultaten. Als een AI-model bijvoorbeeld wordt gebruikt om functieomschrijvingen te maken, moet het zo worden ontworpen dat het geen bevooroordeelde taal bevat of dat het onbedoeld bepaalde bevolkingsgroepen uitsluit. Als deze vooroordelen niet worden aangepakt, kan dat leiden tot discriminerende aanwervingspraktijken en de ongelijkheid in de beroepsbevolking versterken.

Voorbeelden zoals deze illustreren waarom het cruciaal is voor organisaties om verantwoordelijke AI te oefenen door manieren te vinden om vooroordelen te beperken voordat ze AI gebruiken om beslissingen te nemen die van invloed zijn op echte mensen. Het waarborgen van eerlijkheid, nauwkeurigheid en transparantie in AI-systemen is essentieel voor het beschermen van individuen en het behouden van het vertrouwen van het publiek.

Waar komt AI bias vandaan?

AI-biases kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen die invloed kunnen hebben op de eerlijkheid en betrouwbaarheid van AI-systemen:

Data bias: biases die aanwezig zijn in de data die worden gebruikt om AI-modellen te trainen, kunnen leiden tot bevooroordeelde resultaten. Als de trainingsgegevens voornamelijk bepaalde demografische gegevens vertegenwoordigen of historische vooroordelen bevatten, zal de AI deze onevenwichtigheden weergeven in haar voorspellingen en beslissingen.

Algoritmische bias: Dit gebeurt wanneer het ontwerp en de parameters van algoritmen onbedoeld vooroordelen introduceren. Zelfs als de gegevens onbevooroordeeld zijn, kan de manier waarop algoritmen bepaalde functies verwerken en prioriteren boven andere leiden tot discriminerende resultaten.

Menselijke beslissing bias: menselijke bias, ook wel cognitieve bias genoemd, kunnen AI-systemen binnendringen door subjectieve beslissingen te nemen in data-etikettering, modelontwikkeling en andere stadia van de AI-levenscyclus. Deze biases weerspiegelen de vooroordelen en cognitieve biases van de individuen en teams die betrokken zijn bij de ontwikkeling van de AI-technologieën.

Generatieve AI bias: modellen met generatieve AI, zoals modellen die worden gebruikt voor het maken van tekst, afbeeldingen of video's, kunnen bevooroordeelde of ongepaste content produceren op basis van de biases die aanwezig zijn in hun trainingsgegevens. Deze modellen kunnen stereotypen versterken of resultaten genereren die bepaalde groepen of gezichtspunten marginaliseren.

Voorbeelden van bias in AI

De effecten van AI bias kunnen wijdverbreid en diepgaand zijn, wat gevolgen heeft voor verschillende aspecten van de samenleving en het leven van individuen.

Hier volgen enkele voorbeelden van hoe vooringenomenheid in AI invloed kan hebben op verschillende scenario's:

Kredietscores en kredietverlening: algoritmen voor kredietscores kunnen bepaalde sociaaleconomische of raciale groepen benadelen. Systemen zouden bijvoorbeeld strenger kunnen zijn voor aanvragers uit lage-inkomenswijken, wat leidt tot hogere weigeringspercentages.

Werving en selectie: screeningalgoritmen en generatoren van functieomschrijvingen kunnen vooroordelen op de werkplek bestendigen. Een tool kan bijvoorbeeld de voorkeur geven aan traditionele mannelijke termen of werkonderbrekingen afstraffen, wat vrouwen en mantelzorgers treft.

Gezondheidszorg: AI kan biases in diagnoses en behandelingsaanbevelingen introduceren. Systemen die getraind zijn op gegevens van een enkele etnische groep kunnen bijvoorbeeld andere groepen verkeerd diagnosticeren.

Onderwijs: Evaluatie- en toelatingsalgoritmen kunnen bevooroordeeld zijn. Een AI die studiesucces voorspelt, kan bijvoorbeeld de voorkeur geven aan mensen van goed gefinancierde scholen boven studenten met een achtergrond met beperkte middelen.

Wetshandhaving: Voorspellende politiealgoritmen kunnen leiden tot bevooroordeelde praktijken. Algoritmen kunnen bijvoorbeeld hogere criminaliteitscijfers voorspellen in minderheidswijken, wat resulteert in overpolitie.

Gezichtsherkenning: AI-systemen worstelen vaak met demografische nauwkeurigheid. Ze kunnen bijvoorbeeld hogere foutenpercentages hebben die donkerdere huidtinten herkennen.

Spraakherkenning: Conversationele AI-systemen kunnen bias tonen tegen bepaalde accenten of dialecten. AI-assistenten kunnen bijvoorbeeld worstelen met niet-native speakers of regionale accenten, wat de bruikbaarheid vermindert.

Beeldgeneratie: AI-gebaseerde beeldgeneratiesystemen kunnen biases overnemen die aanwezig zijn in hun trainingsgegevens. Een beeldgenerator kan bijvoorbeeld bepaalde raciale of culturele groepen onderrepresenteren of verkeerd voorstellen, wat leidt tot stereotypen of uitsluiting in de geproduceerde beelden.

Contentaanbeveling: Algoritmen kunnen echokamers bestendigen. Een systeem kan bijvoorbeeld politiek bevooroordeelde inhoud vertonen en de bestaande standpunten versterken.

Verzekering: Algoritmen kunnen op oneerlijke wijze de premies of de geschiktheid bepalen. Zo kunnen premies op basis van postcodes leiden tot hogere kosten voor minderheidsgemeenschappen.

Socialemedia- en contentmoderatie: Moderatiealgoritmen kunnen beleid inconsistent afdwingen. Berichten van minderheidsgebruikers kunnen bijvoorbeeld onterecht worden gemarkeerd als beledigend in vergelijking met gebruikers met een meerderheidsgroep.

Wat zijn de gevolgen van AI vooroordelen?

De effecten van vooroordelen met AI kunnen wijdverbreid en diepgaand zijn. Als het niet wordt aangepakt, kan AI bias sociale ongelijkheden verdiepen, stereotypen versterken en wetten overtreden.

Maatschappelijke ongelijkheden: AI bias kan de bestaande maatschappelijke ongelijkheden verergeren door onevenredig veel invloed uit te oefenen op gemarginaliseerde gemeenschappen, wat kan leiden tot verdere economische en sociale ongelijkheid.

Versterking van stereotypen: biased AI-systemen kunnen schadelijke stereotypen versterken, negatieve percepties en behandeling van bepaalde groepen op basis van ras, geslacht of andere kenmerken bestendigen. Zo kunnen modellen voor natuurlijke-taalverwerking (NLP) bepaalde banen koppelen aan één geslacht, wat gender bias bestendigt.

Ethische en juridische zorgen: de aanwezigheid van biases in AI roept significante ethische en juridische zorgen op, die de eerlijkheid en rechtvaardigheid van geautomatiseerde beslissingen in twijfel trekken. Organisaties moeten zorgvuldig door deze kwesties navigeren om te voldoen aan wettelijke normen en ethische verantwoordelijkheden te respecteren.

Economische effecten: Biased algoritmes kunnen bepaalde groepen op oneerlijke wijze benadelen, de kansen op werk beperken en de ongelijkheid op de werkplek in stand houden. AI-gestuurde klantenserviceplatforms, zoals chatbots, bieden mogelijk slechtere service aan bepaalde demografische gegevens, wat leidt tot ontevredenheid en bedrijfsverlies.

Zakelijke impact: biases in AI-systemen kunnen leiden tot gebrekkige besluitvorming en lagere winstgevendheid. Bedrijven kunnen reputatieschade lijden als biases in hun AI-tools openbaar worden, waardoor het klantvertrouwen en marktaandeel mogelijk verloren gaan.

Gevolgen voor gezondheid en veiligheid: in de gezondheidszorg kunnen bevooroordeelde diagnosetools leiden tot onjuiste diagnoses of suboptimale behandelingsplannen voor bepaalde groepen, waardoor de gezondheidsverschillen worden verergerd.

Psychologisch en sociaal welzijn: regelmatige blootstelling aan bevooroordeelde AI-beslissingen kan stress en angst veroorzaken voor getroffen personen, wat gevolgen heeft voor hun geestelijke gezondheid.

Hoe verminder je AI bias

Het effectief aanpakken en verminderen van bias in AI-systemen vereist een alomvattende aanpak. Hier zijn verschillende belangrijke strategieën die kunnen worden gebruikt om eerlijke en billijke resultaten te bereiken:

Technieken voor data-voorbewerking: dit omvat het transformeren, opschonen en balanceren van de data om de invloed van discriminatie te verminderen voordat de AI-modellen erop trainen.

Eerlijkheidsbewuste algoritmen: deze aanpak codeert in regels en richtlijnen om ervoor te zorgen dat de resultaten die door AI-modellen worden gegenereerd, billijk zijn voor alle betrokken personen of groepen.

Technieken voor data-nabewerking: data-nabewerking past de resultaten van AI-modellen aan om een eerlijke behandeling te waarborgen. In tegenstelling tot voorbewerking vindt deze kalibratie plaats nadat een beslissing is genomen. Een groot taalmodel dat tekst genereert, kan bijvoorbeeld een screener bevatten om haatzaaiende spraak te detecteren en eruit te filteren.

Auditing en transparantie: menselijk toezicht wordt opgenomen in processen om AI-gegenereerde beslissingen te controleren op vooringenomenheid en eerlijkheid. Ontwikkelaars kunnen ook transparantie bieden over hoe AI-systemen tot conclusies komen en bepalen hoeveel gewicht die resultaten moeten geven. Deze bevindingen worden vervolgens gebruikt om de betrokken AI-tools verder te verfijnen.

Gezamenlijke inspanningen om AI bias te beperken

Voor bedrijven die AI-oplossingen voor bedrijven gebruiken, vereist het aanpakken van AI-biases een coöperatieve aanpak waarbij belangrijke afdelingen betrokken zijn. Essentiële strategieën zijn onder meer:

• Samenwerking met datateams: organisaties moeten samenwerken met dataprofessionals om rigoureuze audits te implementeren en ervoor te zorgen dat datasets representatief en vrij van vooroordelen zijn. De trainingsgegevens die voor AI-modellen worden gebruikt, moeten regelmatig worden gecontroleerd om potentiële problemen op te sporen.
• Betrokkenheid met wetgeving en compliance: het is belangrijk om samen te werken met juridische en complianceteams om duidelijk beleid en governancekaders vast te stellen die transparantie en non-discriminatie in AI-systemen verplicht stellen. Deze samenwerking helpt bij het beperken van risico's die samenhangen met bevooroordeelde resultaten.
• De diversiteit in AI-ontwikkeling vergroten: organisaties moeten diversiteit bevorderen tussen teams die betrokken zijn bij het creëren van AI, omdat diverse perspectieven cruciaal zijn voor het herkennen en aanpakken van biases die anders onopgemerkt zouden kunnen blijven.
• Ondersteuning voor trainingsinitiatieven: bedrijven kunnen investeren in trainingsprogramma's die inclusieve praktijken en bewustzijn van biases in AI benadrukken. Dit kan workshops of samenwerkingen met externe organisaties omvatten om best practices te promoten.
• Het opzetten van robuuste governancestructuren: bedrijven moeten governancekaders implementeren die verantwoordingsplicht en toezicht voor AI-systemen definiëren. Dit omvat het vaststellen van duidelijke richtlijnen voor ethisch AI-gebruik en het zorgen voor regelmatige monitoring om de naleving van vastgestelde normen te beoordelen.

Door deze strategieën te implementeren kunnen organisaties werken aan rechtvaardigere AI-systemen en tegelijkertijd een inclusieve werkplekcultuur bevorderen.

Opkomende trends in eerlijke AI-ontwikkeling

Verschillende opkomende trends zijn erop gericht AI eerlijker te maken:

Uitlegbare AI (XAI): er is een groeiende vraag naar transparantie in AI-besluitvormingsprocessen. Uitlegbare AI heeft als doel om de werking van AI-systemen begrijpelijk te maken voor gebruikers, hen te helpen begrijpen hoe beslissingen worden genomen en verantwoordingsplicht te garanderen.

Gebruikersgericht ontwerp: AI-ontwikkeling richt zich steeds meer op gebruikersbehoeften en -perspectieven, zodat systemen worden ontworpen met inclusiviteit in het achterhoofd. Deze trend stimuleert feedback van diverse gebruikersgroepen om het ontwikkelingsproces te informeren.

Communityengagement: bedrijven beginnen in contact te komen met gemeenschappen die worden beïnvloed door AI-systemen om input en feedback te verzamelen, waardoor het ontwikkelingsproces rekening houdt met de behoeften en zorgen van diverse belanghebbenden.

Gebruik van synthetische data: om de schaarste aan gegevens en vooroordelen aan te pakken, onderzoeken organisaties het gebruik van synthetische data om trainingssets uit te breiden. Deze aanpak maakt het mogelijk om diverse datasets te maken zonder de privacy in gevaar te brengen.

Fairness-by-design: deze proactieve aanpak integreert billijkheidsoverwegingen in de AI-ontwikkelingslevenscyclus vanaf het begin, in plaats van als een nabeschouwing. Het omvat het ontwikkelen van eerlijke algoritmen en het uitvoeren van effectbeoordelingen tijdens de ontwerpfase.

Door samen te werken via deze benaderingen kan AI bias aanzienlijk verminderen, waardoor AI-technologieën het bredere goed dienen en alle segmenten van de samenleving rechtvaardig ten goede komen.

Lees verder