Forklaring på bias i KI

Bias i AI-modeller oppstår vanligvis fra to kilder: utformingen av modellene selv og treningsdataene de bruker.

Modeller kan noen ganger reflektere forutsetningene til utviklerne som koder dem, noe som gjør at de favoriserer visse resultater.

I tillegg kan AI-skjevhet utvikles på grunn av dataene som brukes til å trene AI. KI-modellfunksjon ved å analysere store sett med opplæringsdata i en prosess som kalles maskinlæring. Disse modellene identifiserer mønstre og korrelasjoner innenfor disse dataene for å ta prognoser og beslutninger.

Når AI-algoritmer oppdager mønstre av historiske biaser eller systemiske ulikheter som er innebygd i dataene de er trent på, kan konklusjonene deres også gjenspeile disse skjevhetene og ulikhetene. Og fordi maskinlæringsverktøy behandler data i stor skala, kan selv små skjevheter i de opprinnelige treningsdataene føre til omfattende diskriminerende resultater.

I denne artikkelen vil vi dykke dypt inn i hvor AI skjevheter kommer fra, hvordan AI bias manifesterer seg i den virkelige verden, og hvorfor adressering av AI bias er så avgjørende.

Viktigheten av å adressere AI-bias

Bias er iboende i alle mennesker. Det er biproduktet av å ha et begrenset perspektiv på verden og tendensen til å generalisere informasjon for å strømlinjeforme læring. Etiske spørsmål oppstår imidlertid når skjevheter forårsaker skade på andre.

KI-verktøy som påvirkes av menneskelige skjevheter, kan forsterke denne skaden på et systematisk nivå, spesielt når de integreres i organisasjoner og systemer som former våre moderne liv.

Vurder ting som chatbots i e-handel, diagnostikk i helsevesenet, rekruttering i menneskelige ressurser og overvåking i politi. Disse verktøyene lover alle å forbedre effektiviteten og gi innovative løsninger, men de medfører også betydelige risikoer hvis de ikke håndteres nøye. Biaser i disse typer KI-verktøy kan forverre eksisterende ulikheter og skape nye former for diskriminering.

Tenk deg at et parole styre konsulterer et AI-system for å bestemme sannsynligheten for at en fange vil fornærme seg. Det ville være uetisk for algoritmen å gjøre en forbindelse mellom rasen eller kjønnet til fangen i å bestemme denne sannsynligheten.

Biaser i generative AI-løsninger kan også føre til diskriminerende resultater. Hvis for eksempel en KI-modell brukes til å opprette jobbeskrivelser, må den utformes slik at det ikke innlemmes skjevt språk eller utelukker visse demografier ved en feiltakelse. Unnlatelse av å adressere disse skjevhetene kan føre til diskriminerende ansettelsespraksis og videreføre ulikheter i arbeidsstyrken.

Eksempler som dette illustrerer hvorfor det er viktig for organisasjoner å praktisere ansvarlig KI ved å finne måter å redusere skjevheten før de bruker AI for å informere beslutninger som påvirker virkelige mennesker. Det er viktig å sikre rettferdighet, nøyaktighet og åpenhet i AI-systemer for å beskytte enkeltpersoner og opprettholde offentlig tillit.

Hvor kommer AI fra?

AI-skjevhet kan komme fra flere kilder som kan påvirke rettferdigheten og påliteligheten til KI-systemer:

Datasikkerhet: Biaser som finnes i dataene som brukes til å trene AI-modeller, kan føre til skjevt resultat. Hvis treningsdataene hovedsakelig representerer visse demografier eller inneholder historiske skjevheter, vil AI reflektere disse ubalansene i sine spådommer og beslutninger.

Algoritmisk skjevhet: Dette skjer når utformingen og parameterne til algoritmer utilsiktet introduserer skjevheter. Selv om dataene er objektive, kan måten algoritmer behandler og prioritere visse funksjoner over andre, resultere i diskriminerende resultater.

Menneskelig beslutningsskjevhet: Menneskelig bias, også kjent som kognitiv bias, kan sive inn i AI-systemer gjennom subjektive beslutninger i datamerking, modellutvikling og andre stadier av AI-livssyklusen. Disse biasene gjenspeiler fordommene og kognitive biasene til enkeltpersonene og teamene som er involvert i å utvikle AI-teknologiene.

Generativ KI-skjevhet: Generative AI-modeller, som de som brukes til å lage tekst, bilder eller videoer, kan produsere partisk eller upassende innhold basert på skjevheter som finnes i treningsdataene deres. Disse modellene kan forsterke stereotypier eller generere utdata som marginaliserer visse grupper eller synspunkter.

Eksempler på skjevheter i AI

Virkningene av AI bias kan være utbredt og dyptgripende, og påvirker ulike aspekter av samfunnet og enkeltpersoners liv.

Her er noen eksempler på hvordan skjevheter i KI kan påvirke ulike scenarioer:

Kredittvurdering og utlån: Kredittverdighetsalgoritmer kan være til ulempe for visse sosioøkonomiske eller rasegrupper. For eksempel kan systemer være strengere på søkere fra lavinntektskilder, noe som fører til høyere avvisningsrater.

Ansettelse og rekruttering: Screeningalgoritmer og stillingsbeskrivelsesgeneratorer kan videreføre skjevheter på arbeidsplassen. For eksempel kan et verktøy favorisere tradisjonelle mannsassosierte termer eller straffe ansettelseshull, som påvirker kvinner og omsorgspersoner.

Helsetjenester: AI kan introdusere biaser i diagnoser og behandlingsanbefalinger. For eksempel kan systemer som er trent på data fra en enkelt etnisk gruppe feildiagnostisere andre grupper.

Utdanning: Evaluering og opptak algoritmer kan være partisk. For eksempel kan en AI som forutsier elevenes suksess favorisere de fra velfinansierte skoler over understøttet bakgrunn.

Rettshåndhevelse: Prediktiv politikk algoritmer kan føre til partisk praksis. For eksempel kan algoritmer forutsi høyere kriminalitet i minoritetsstrøk, noe som resulterer i overpoliti.

Ansiktsgjenkjenning: AI-systemer sliter ofte med demografisk nøyaktighet. For eksempel kan de ha høyere feilrater som gjenkjenner mørkere hudtoner.

Talegjenkjenning: Konversasjonelle AI-systemer kan vise skjevhet mot visse aksenter eller dialekter. For eksempel kan AI-assistenter slite med ikke-morsmålsbrukere eller regionale aksenter, noe som reduserer brukervennligheten.

Bildegenerering: AI-baserte bildegenereringssystemer kan arve skjevheter som finnes i treningsdataene sine. For eksempel kan en bildegenerator underrepresentere eller misrepresentere visse rase- eller kulturgrupper, noe som fører til stereotyper eller utelukkelse i de produserte bildene.

Innholdsanbefaling: Algoritmer kan videreføre ekkokamre. Et system kan for eksempel vise politisk skjevt innhold og forsterke eksisterende synspunkter.

Forsikring: Algoritmer kan urettferdig fastsette premier eller kvalifisering. For eksempel kan premier basert på postnummer føre til høyere kostnader for minoritetsgrupper.

Sosiale medier og moderering av innhold: Modereringsalgoritmer kan inkonsekvent håndheve retningslinjer. For eksempel kan minoritetsbrukernes innlegg være urettferdig flagget som støtende sammenlignet med majoritetsgruppe-brukere.

Hva er konsekvensene av KI-skjevhet?

Virkningene av KI-skjevhet kan være utbredt og dyptgripende. Hvis de ikke blir adressert, kan AI-bias utdype sosiale ulikheter, forsterke stereotypier og bryte lover.

Sosiale ulikheter: AI-skjevhet kan forverre eksisterende samfunnsulikheter ved uforholdsmessig å påvirke marginaliserte samfunn, noe som fører til ytterligere økonomisk og sosial ulikhet.

Forsterkning av stereotyper: Biaserte AI-systemer kan forsterke skadelige stereotyper, videreføre negative oppfatninger og behandling av visse grupper basert på rase, kjønn eller andre egenskaper. For eksempel kan naturlige språkbehandlingsmodeller (NLP) assosiere bestemte jobber med ett kjønn, som viderefører kjønnsskjevheter.

Etiske og juridiske bekymringer: Tilstedeværelsen av skjevheter i AI reiser betydelige etiske og juridiske bekymringer, utfordrer rettferdighet og rettferdighet i automatiserte beslutninger. Organisasjoner må navigere disse problemene nøye for å overholde juridiske standarder og opprettholde etisk ansvar.

Økonomiske konsekvenser: Slitesterke algoritmer kan urettferdig ulempe for visse grupper, begrense jobbmuligheter og videreføre ulikhet på arbeidsplassen. KI-drevne kundeserviceplattformer, som chatboter, kan tilby dårligere service til visse demografier, noe som fører til misnøye og tap av virksomhet.

Virksomhetskritisk effekt: Bias i KI-systemer kan føre til feilaktige beslutninger og redusert lønnsomhet. Selskaper kan lide skade på omdømmet hvis skjevheter i AI-verktøyene deres blir offentlige, og potensielt mister kundetillit og markedsandel.

Helse- og sikkerhetsmessige konsekvenser: I helsevesenet kan skjevt diagnostiske verktøy resultere i feildiagnoser eller suboptimale behandlingsplaner for visse grupper, noe som forverrer helsemessige ulikheter.

Psykologisk og sosial velvære: Regelmessig eksponering for partiske AI-beslutninger kan forårsake stress og angst for berørte personer, noe som påvirker deres mentale helse.

Hvordan redusere bias i AI

Effektiv håndtering og reduksjon av skjevheter i AI-systemer krever en omfattende tilnærming. Her er flere viktige strategier som kan benyttes for å oppnå rettferdige og rettferdige resultater:

Teknikker for forbehandling av data: Dette innebærer å transformere, rengjøre og balansere dataene for å redusere virkningen av diskriminering før AI-modellene trener på dem.

Fairness-bevisste algoritmer: Denne tilnærmingen koder i regler og retningslinjer for å sikre at resultatene generert av KI-modeller er likeverdige for alle involverte individer eller grupper.

Dataetterbehandlingsteknikker: Dataetterbehandling justerer resultatene av AI-modeller for å sikre rettferdig behandling. I motsetning til forbehandlingen skjer denne kalibreringen etter at en beslutning er tatt. For eksempel kan en stor språkmodell som genererer tekst inkludere en screener for å detektere og filtrere ut hattale.

Revisjon og åpenhet: Menneskelig tilsyn er innlemmet i prosesser for revisjon av KI-genererte beslutninger for skjevhet og rettferdighet. Utviklere kan også gi innsyn i hvordan AI-systemer kommer frem til konklusjoner og bestemme hvor mye vekt som skal gi disse resultatene. Disse funnene brukes deretter til å finjustere de involverte KI-verktøyene ytterligere.

Samarbeidsinnsats for å redusere KI-skjevheter

For firmaer som bruker løsninger for foretaks-KI, må KI-skjevhet ha en samarbeidsbasert tilnærming som involverer nøkkelavdelinger. Viktige strategier inkluderer:

• Samarbeid med datateam: Organisasjoner bør samarbeide med dataeksperter for å implementere strenge revisjoner og sikre at datasettene er representative og uten skjevheter. Regelmessige evalueringer av opplæringsdataene som brukes til KI-modeller, er nødvendige for å identifisere potensielle problemer.
• Engasjement med juridisk og overholdelse: Det er viktig å samarbeide med juridiske team og samsvarsteam for å etablere klare retningslinjer og styringsrammer som krever åpenhet og ikke-diskriminering i AI-systemer. Dette samarbeidet bidrar til å redusere risikoer som er knyttet til skjevt resultat.
• Økt mangfold i AI-utvikling: Organisasjoner bør fremme mangfold blant team som er involvert i AI-skapelse, da ulike perspektiver er avgjørende for å gjenkjenne og adressere skjevheter som ellers kan gå ubemerket.
• Støtte for opplæringsinitiativer: Bedrifter kan investere i opplæringsprogrammer som legger vekt på inkluderende praksis og bevissthet om skjevheter i KI. Dette kan omfatte workshops eller samarbeid med eksterne organisasjoner for å fremme god forretningsførsel.
• Etablering av robuste styringsstrukturer: Selskaper bør implementere styringsrammer som definerer ansvarlighet og tilsyn med AI-systemer. Dette inkluderer å sette klare retningslinjer for bruk av etisk KI og sikre regelmessig overvåking for å vurdere samsvar med etablerte standarder.

Ved å implementere disse strategiene kan organisasjoner jobbe mot mer jevnlige KI-systemer samtidig som de fremmer en inkluderende arbeidsplasskultur.

Fremvoksende trender i rettferdig KI-utvikling

Flere nye trender tar sikte på å gjøre AI mer rettferdig og mer rettferdig:

Forklarbar KI (XAI): Det er et økende behov for transparens i beslutningsprosesser for KI. Forklarbar KI har som mål å gjøre arbeidet med AI-systemer forståelig for brukerne, hjelpe dem med å forstå hvordan beslutninger tas og sikre ansvarlighet.

Brukerorientert design: AI-utvikling fokuserer i økende grad på brukernes behov og perspektiver, og sikrer at systemene er designet med inkludering i tankene. Denne trenden oppmuntrer til tilbakemeldinger fra ulike brukergrupper for å informere utviklingsprosessen.

Samfunnsengasjement: Bedrifter begynner å engasjere seg i fellesskap som påvirkes av KI-systemer for å innhente innspill og tilbakemeldinger, og bidrar til å sikre at utviklingsprosessen vurderer behovene og bekymringene til ulike interessenter.

Bruk av syntetiske data: For å adressere data knapphet og skjevhet, organisasjoner utforsker bruken av syntetiske data for å utvide treningssett. Denne tilnærmingen gjør det mulig å opprette ulike datasett uten at det går på bekostning av personvernet.

Fairness-by-design: Denne proaktive tilnærmingen integrerer rettferdighetshensyn i AI-utviklingslivssyklusen fra begynnelsen, i stedet for som en ettertanke. Det inkluderer å utvikle rettferdige algoritmer og gjennomføre konsekvensanalyser i designfasen.

Å samarbeide gjennom disse tilnærmingene kan redusere AI-skjevheter betydelig, og sikre at AI-teknologier tjener det bredere gode og gagner alle segmenter av samfunnet likt.

Les mer