הטיה ב-AI מוסברת

הטיה במודלים של בינה מלאכותית עולה בדרך כלל משני מקורות: עיצוב המודלים עצמם ונתוני ההכשרה בהם הם משתמשים.

מודלים יכולים לעתים לשקף את ההנחות של המפתחים המקודדים אותם, דבר הגורם להם להיטיב עם תוצאות מסוימות.

בנוסף, הטיית AI יכולה להתפתח עקב הנתונים המשמשים להכשרת הבינה המלאכותית. פונקציית מודלים של בינה מלאכותית על-ידי ניתוח סטים גדולים של נתוני הכשרה בתהליך המכונה 'למידת מכונה'. מודלים אלה מזהים דפוסים וקורלציות בתוך נתונים אלה כדי לבצע תחזיות והחלטות.

כאשר אלגוריתמים של בינה מלאכותית מאתרים דפוסים של הטיות היסטוריות או פערים מערכתיים המוטמעים בנתונים שעליהם הם עוברים הכשרה, המסקנות שלהם יכולות לשקף גם את הטיות והפערים האלה. ומכיוון שכלי למידת מכונה מעבדים נתונים בקנה מידה מסיבי, אפילו הטיות קטנות בנתוני ההכשרה המקוריים יכולות להוביל לתוצאות מפלות נרחבות.

במאמר זה, נצלול עמוק אל המקום שממנו מגיעה הטיית בינה מלאכותית, כיצד הטיית בינה מלאכותית מתבטאת בעולם האמיתי, ומדוע התייחסות להטיית בינה מלאכותית היא כה חיונית.

חשיבות הפנייה להטיית בינה מלאכותית

הטיה טבועה בכל בני האדם. זה תוצר לוואי של קיום פרספקטיבה מוגבלת של העולם והנטייה להכליל מידע כדי לייעל את הלמידה. בעיות אתיות, לעומת זאת, עולות כאשר הטיות גורמות לפגיעה באחרים.

כלי בינה מלאכותית שמושפעים מהטיות אנושיות יכולים להגביר את הפגיעה הזו ברמה שיטתית, במיוחד כשהם משולבים בארגונים ובמערכות שמעצבים את חיינו המודרניים.

תחשבו על דברים כמו צ'אטבוטים במסחר אלקטרוני, אבחונים בתחום הבריאות, גיוס במשאבי אנוש ומעקב בשיטור. כלים אלה מבטיחים כולם לשפר את היעילות ולספק פתרונות חדשניים, אך הם גם נושאים סיכונים משמעותיים אם לא מנוהלים בקפידה. הטיות בסוגים אלה של כלי בינה מלאכותית יכולים להחמיר את חוסר השוויון הקיים וליצור צורות חדשות של אפליה.

תארו לעצמכם לוח תנאי מתייעץ עם מערכת בינה מלאכותית כדי לקבוע את הסבירות שאסיר יפגע מחדש. זה יהיה לא מוסרי שהאלגוריתם יעשה חיבור בין הגזע או המגדר של האסיר בקביעת ההסתברות הזאת.

הטיות בפתרונות בינה מלאכותית גנרטיבית יכולות להוביל גם לתוצאות מפלות. לדוגמה, אם נעשה שימוש במודל AI ליצירת תיאורי תפקידים, יש לעצב אותו כדי להימנע משילוב שפה מוטה או לא לכלול נתונים דמוגרפיים מסוימים בשוגג. כישלון בטיפול בהטיות אלה עלול להוביל לפסילת פרקטיקות גיוס ולהנצחת חוסר השוויון בכוח האדם.

דוגמאות כאלו ממחישות מדוע חיוני לארגונים לתרגל בינה מלאכותית אחראית על-ידי מציאת דרכים לצמצום ההטיה לפני שהם משתמשים ב-AI כדי ליידע החלטות שמשפיעות על אנשים אמיתיים. הבטחת הגינות, דיוק ושקיפות במערכות בינה מלאכותית חיונית להגנה על אנשים ושמירה על אמון הציבור.

מהיכן נובעת הטיה של בינה מלאכותית?

הטיית בינה מלאכותית יכולה להגיע ממספר מקורות שיכולים להשפיע על ההגינות והמהימנות של מערכות בינה מלאכותית:

הטיית נתונים: הטיות הקיימות בנתונים המשמשים להכשרת מודלים של AI יכולות להוביל לתוצאות מוטות. אם נתוני ההכשרה מייצגים בעיקר דמוגרפיה מסוימת או מכילים הטיות היסטוריות, הבינה המלאכותית תשקף את חוסר האיזון הזה בתחזיות ובהחלטות שלה.

הטיה אלגוריתמים: הדבר מתרחש כאשר העיצוב והפרמטרים של אלגוריתמים מציגים הטיה בשוגג. גם אם הנתונים אינם משוחדים, הדרך שבה אלגוריתמים מעבדים ומעדיפים מאפיינים מסוימים על פני אחרים יכולה לגרום לתוצאות מפלות.

הטיית החלטות אנושית: הטיה אנושית, הידועה גם כהטיה קוגניטיבית, יכולה להיקלע למערכות בינה מלאכותית באמצעות החלטות סובייקטיביות בתיוג נתונים, פיתוח מודלים ושלבים אחרים של מחזור החיים של בינה מלאכותית. הטיות אלו משקפות את הדעות הקדומות וההטיות הקוגניטיביות של האנשים והצוותים המעורבים בפיתוח טכנולוגיות בינה מלאכותית.

הטיית בינה מלאכותית גנרטיבית: מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית, כמו אלה המשמשים ליצירת טקסט, תמונות או סרטוני וידיאו, יכולים לייצר תוכן מוטה או לא הולם על בסיס הטיות הקיימות בנתוני ההכשרה שלהם. מודלים אלה עשויים לחזק סטריאוטיפים או ליצור פלטים ששוללים קבוצות או נקודות מבט מסוימות.

דוגמאות להטיה ב-AI

ההשפעות של הטיית בינה מלאכותית יכולות להיות נרחבות ועמוקות, ומשפיעות על היבטים שונים של חיי החברה והחיים של אנשים.

להלן מספר דוגמאות לאופן ההטיה ב-AI שיכול להשפיע על תרחישים שונים:

ניקוד אשראי והלוואה: אלגוריתמים של ניקוד אשראי עשויים לחסרון בקבוצות סוציו אקונומיות או גזעיות מסוימות. לדוגמה, מערכות עשויות להיות מחמירות יותר על מועמדים משכונות בעלות הכנסה נמוכה, מה שיוביל לשיעורי דחייה גבוהים יותר.

גיוס וגיוס: אלגוריתמים של סינון ומחוללי תיאור משרה יכולים להנציח הטיות של מקום העבודה. לדוגמה, כלי עשוי להטיב עם תנאים מסורתיים הקשורים במלות או לפנטז פערי תעסוקה, להשפיע על נשים ומטפלות.

שירותי בריאות: בינה מלאכותית יכולה להציג הטיות באבחנות והמלצות טיפול. לדוגמה, מערכות שהוכשרו על נתונים מקבוצה אתנית בודדת עשויות לאבחן בטעות קבוצות אחרות.

חינוך: אלגוריתמים של הערכה ואשפוז יכולים להיות מוטים. לדוגמה, הצלחת חיזוי תלמידים ב-AI עשויה להטיב עם בתי ספר ממומנים היטב על פני רקעים במיקור נמוך.

אכיפת החוק: אלגוריתמים של שיטור תחזיתי יכולים להוביל לתהליכים מוטים. לדוגמה, אלגוריתמים עשויים לחזות שיעורי פשיעה גבוהים יותר בשכונות מיעוט, וכתוצאה מכך לבצע שיטור יתר.

זיהוי פנים: מערכות בינה מלאכותית נאבקות לרוב בדיוק דמוגרפי. לדוגמה, עשויים להיות להם שיעורי שגיאה גבוהים יותר המזהים טונים כהים יותר בעור.

זיהוי קולי: מערכות בינה מלאכותית שיחה יכולות להראות הטיה כנגד מבטאים או ניבים מסוימים. לדוגמה, עוזרי בינה מלאכותית עשויים להיאבק ברמקולים לא מקומיים או במבטאים אזוריים, מה שמפחית את השימושיות.

יצירת תמונה: מערכות יצירת תמונות מבוססות AI יכולות לרשת הטיות הקיימות בנתוני ההכשרה שלהן. לדוגמה, מחולל תמונות עשוי לייצג או לייצג באופן שגוי קבוצות גזעיות או תרבותיות מסוימות, מה שיוביל לסטריאוטיפים או להרחקה בתמונות המופקות.

המלצת תוכן: אלגוריתמים יכולים להנציח תאי אקו. לדוגמה, מערכת עשויה להראות תוכן מוטה פוליטית, ומחזקת נקודות מבט קיימות.

ביטוח: אלגוריתמים יכולים לקבוע פרמיות או זכאות באופן לא הוגן. לדוגמה, פרמיות המבוססות על מיקודים עשויות להוביל לעלויות גבוהות יותר עבור קהילות מיעוט.

מדיה חברתית ומנחת תוכן: אלגוריתמים של הנחיה יכולים לאכוף מדיניות באופן לא עקבי. לדוגמה, ייתכן שהפרסומים של משתמשי מיעוט יסומנו כפוגעניים בהשוואה למשתמשים בקבוצות גדולות.

מהן ההשפעות של הטיית בינה מלאכותית?

ההשפעות של הטיית בינה מלאכותית יכולות להיות נרחבות ועמוקות. אם נותרה ללא התייחסות, הטיית בינה מלאכותית יכולה להעמיק את חוסר השוויון החברתי, לחזק את הסטריאוטיפים ולשבור חוקים.

חוסר שוויון חברתי: הטיית בינה מלאכותית יכולה להחמיר את אי השוויון החברתי הקיים על ידי השפעה לא פרופורציונלית על קהילות שוליים, מה שמוביל להפרשה כלכלית וחברתית נוספת.

חיזוק של סטריאוטיפים: מערכות בינה מלאכותית מוביליות יכולות לחזק סטריאוטיפים מזיקים, להנציח תפיסות שליליות וטיפול בקבוצות מסוימות על בסיס גזע, מגדר או מאפיינים אחרים. לדוגמה, מודלים של עיבוד שפה טבעית (NLP) יכולים לשייך עבודות מסוימות למגדר אחד, שמבצע הטיה מגדרית.

חששות אתיים ומשפטיים: נוכחות ההטיה ב-AI מעלה חששות אתיים ומשפטיים משמעותיים, ומאתגרים את ההגינות והצדק של החלטות אוטומטיות. על הארגונים לנווט בבעיות אלה בתשומת לב כדי לעמוד בסטנדרטים משפטיים ולעמוד בתחומי אחריות אתיים.

השפעות כלכליות: אלגוריתמים מוטים יכולים לחסרון לא הוגן בקבוצות מסוימות, להגביל הזדמנויות עבודה ולבצע אי שוויון במקום העבודה. פלטפורמות שירות לקוחות מונחות בינה מלאכותית, כמו צ'אטבוטים, עשויות להציע שירות ירוד יותר לדמוגרפיה מסוימת, מה שיוביל לחוסר שביעות רצון ולאובדן עסקים.

השפעות עסקיות: הטיה במערכות AI יכולה להוביל לקבלת החלטות פגומה ולרווחיות מופחתת. חברות עלולות לסבול מנזקים חוזרים אם הטיות בכלי הבינה המלאכותית שלהן הופכות לציבוריות, מה שעלול לאבד את אמון הלקוחות ואת נתח השוק.

השפעות הבריאות והבטיחות: בתחום הבריאות, כלי אבחון מוטים עלולים לגרום לאבחנות שגויות או לתוכניות טיפול לא אופטימליות לקבוצות מסוימות, תוך החמרה בפערים בריאותיים.

רווחה פסיכולוגית וחברתית: חשיפה רגילה להחלטות בינה מלאכותית מוטה יכולה לגרום ללחץ וחרדה עבור אנשים מושפעים, הפוגעת בבריאותם הנפשית.

כיצד למתן הטיה ב-AI

טיפול יעיל והפחתת הטיה במערכות בינה מלאכותית דורשת גישה מקיפה. להלן מספר אסטרטגיות מרכזיות שניתן להעסיק כדי להשיג תוצאות הוגנות ושוויוניות:

טכניקות טרום-עיבוד של נתונים: הדבר כרוך בטרנספורמציה, ניקוי ואיזון הנתונים כדי להפחית את השפעת האפליה לפני שמודלי הבינה המלאכותית מתאמנים עליה.

אלגוריתמים בעלי מודעות הוגנת: גישה זו מקודדת בכללים ובהנחיות כדי להבטיח שהתוצאות שנוצרו על-ידי מודלים של בינה מלאכותית הן שוויוניות לכל האנשים או הקבוצות המעורבים.

טכניקות לאחר עיבוד של נתונים: פעולות שלאחר עיבוד של נתונים מתאימות את התוצאות של מודלי AI כדי לסייע בהבטחת טיפול הוגן. בניגוד לעיבוד מקדים, כיול זה מתרחש לאחר שהתקבלה החלטה. לדוגמה, מודל שפה גדול שיוצר טקסט עשוי לכלול מסך לאיתור וסינון של דיבור שנאה.

ביקורת ושקיפות: פיקוח אנושי משולב בתהליכים לביקורת החלטות שנוצרו ע"י בינה מלאכותית להטיה והגינות. המפתחים יכולים גם לספק שקיפות לאופן שבו מערכות בינה מלאכותית מגיעות למסקנות ולהחליט כמה משקל לתת לתוצאות הללו. ממצאים אלה משמשים לאחר מכן כדי לעדן עוד יותר את כלי הבינה המלאכותית המעורבים.

מאמצים שיתופיים למתן הטיה של בינה מלאכותית

עבור חברות המשתמשות בפתרונות AI ארגוניים, פנייה להטיית AI דורשת גישה שיתופית העוסקת במחלקות מפתח. אסטרטגיות חיוניות כוללות:

• שיתוף פעולה עם צוותי נתונים: על ארגונים לעבוד עם מומחי נתונים כדי ליישם ביקורות קפדניות ולוודא שסטים של נתונים הם מייצגים ונטולי הטיה. סקירות רגילות של נתוני ההכשרה שמשמשות עבור מודלי AI הכרחיות לזיהוי בעיות פוטנציאליות.
• מעורבות עם משפט ותאימות: חשוב לשתף פעולה עם צוותים משפטיים ותאימות כדי לקבוע מדיניות ברורה ומסגרות פיקוח המחייבות שקיפות ואי אפליה במערכות AI. שיתוף פעולה זה עוזר להפחית סיכונים הקשורים לתוצאות מוטות.
• שיפור המגוון בפיתוח בינה מלאכותית: על ארגונים לטפח גיוון בקרב צוותים המעורבים ביצירת בינה מלאכותית, שכן פרספקטיבות מגוונות הן חיוניות להכרה והפנייה להטיות שעלולות לצאת אחרת ללא תשומת לב.
• תמיכה ביוזמות הדרכה: חברות יכולות להשקיע בתוכניות הדרכה המדגישות שיטות עבודה כוללניות ומודעות להטיה ב-AI. הדבר עשוי לכלול סדנאות או שיתופי פעולה עם ארגונים חיצוניים לקידום תהליכים מייעלי עבודה.
• הקמת מבני פיקוח איתנים: על החברות ליישם מסגרות פיקוח המגדירות אחריות ופיקוח עבור מערכות בינה מלאכותית. זה כולל הגדרת קווים מנחים ברורים לשימוש ב-AI אתי והבטחת מעקב רגיל כדי להעריך תאימות עם תקנים מבוססים.

יישום אסטרטגיות אלו מאפשר לארגונים לפעול לקראת מערכות בינה מלאכותית שוויוניות יותר תוך טיפוח תרבות כוללת של מקום עבודה.

מגמות מתפתחות בפיתוח AI הוגן

מספר מגמות חדשות מכוונות להפוך את בינה מלאכותית לנאמנות ושוויונית יותר:

AI (XAI) שניתן להסביר: יש ביקוש הולך וגובר לשקיפות בתהליכי קבלת החלטות ב-AI. בינה מלאכותית מוסברת מתכוונת להפוך את העבודות של מערכות AI למובנות למשתמשים, לעזור להם להבין כיצד מתקבלות החלטות ולהבטיח אחריות.

עיצוב ממוקד במשתמש: פיתוח בינה מלאכותית מתמקד יותר ויותר בצרכי המשתמש ובפרספקטיבות, מה שמבטיח שהמערכות מעוצבות באופן מושכל. מגמה זו מעודדת משוב מקבוצות משתמשים מגוונות כדי ליידע את תהליך הפיתוח.

מעורבות קהילתית: חברות מתחילות להתעסק עם קהילות המושפעות ממערכות בינה מלאכותית לאיסוף קלט ומשוב, ומסייעות להבטיח שתהליך הפיתוח מביא בחשבון את הצרכים והחששות של בעלי עניין מגוונים.

שימוש בנתונים סינתטיים: כדי לטפל בחוסר בנתונים ובהטיה, ארגונים בוחנים שימוש בנתונים סינתטיים כדי להרחיב סטי הכשרה. גישה זו מאפשרת יצירת סטים מגוונים של נתונים מבלי להתפשר על הפרטיות.

עיצוב הוגן: גישה יזומה זו משלבת שיקולי הגינות במחזור החיים של פיתוח בינה מלאכותית מההתחלה, ולא כלאחר מחשבה. הוא כולל פיתוח אלגוריתמים הוגנים וביצוע הערכות השפעה במהלך שלב העיצוב.

עבודה משותפת באמצעות גישות אלה יכולה להפחית באופן משמעותי את ההטיה של בינה מלאכותית, להבטיח שטכנולוגיות בינה מלאכותית משרתות את הטוב הרחב ותועלות בכל המקטעים של החברה באופן שוויוני.

קרא עוד