Vysvetlenie predpojatosti v umelej inteligencii

Znevýhodnenie v modeloch umelej inteligencie zvyčajne vyplýva z dvoch zdrojov: návrhu samotných modelov a dát trénovania, ktoré používajú.

Modely môžu niekedy odrážať predpoklady vývojárov, ktorí ich kódujú, čo spôsobuje, že uprednostňujú určité výsledky.

Zvýhodnenie umelej inteligencie sa okrem toho môže vyvinúť vďaka dátam používaným na trénovanie umelej inteligencie. Modely umelej inteligencie fungujú analýzou veľkých množín dát trénovania v procese známom ako strojové učenie. Tieto modely identifikujú vzory a korelácie v rámci týchto údajov, aby mohli robiť predpovede a rozhodnutia.

Keď algoritmy umelej inteligencie zistia vzory historických skreslení alebo systémové rozdiely vložené do dát, na ktorých sú trénované, ich závery môžu tiež odrážať tieto skreslenia a rozdiely. A pretože nástroje strojového učenia spracovávajú údaje vo veľkom rozsahu, aj malé skreslenia v pôvodných údajoch o školeniach môžu viesť k rozsiahlym diskriminačným výsledkom.

V tomto článku sa ponoríme hlboko do toho, odkiaľ pochádza zaujatosť umelej inteligencie, ako sa predpojatosť umelej inteligencie prejavuje v reálnom svete a prečo je riešenie zaujatosti AI také kľúčové.

Význam riešenia zaujatosti zo strany umelej inteligencie

Zmysel je vlastný všetkým ľuďom. Je vedľajším produktom obmedzenej perspektívy sveta a tendencie zovšeobecňovať informácie na zefektívnenie učenia. Etické otázky však vznikajú, keď zaujatosť spôsobuje ujmu iným.

Nástroje umelej inteligencie, ktoré sú ovplyvnené ľudskými predsudkami, môžu túto ujmu zosilniť na systematickej úrovni, najmä preto, že sú integrované do organizácií a systémov, ktoré formujú náš moderný život.

Zvážte veci ako chatboty v elektronickom obchode, diagnostiku v zdravotníctve, nábor v ľudských zdrojoch a dohľad nad policajtmi. Všetky tieto nástroje sľubujú zvýšenie efektivity a poskytovanie inovatívnych riešení, ale prinášajú aj značné riziká, ak nie sú starostlivo riadené. Biázy v týchto typoch nástrojov umelej inteligencie môžu zhoršiť existujúce nerovnosti a vytvoriť nové formy diskriminácie.

Predstavte si, že tabuľa parolov konzultuje systém AI na určenie pravdepodobnosti, že väzňa bude znovu urážať. Bolo by neetické, keby algoritmus pri určovaní tejto pravdepodobnosti spájal rasu alebo pohlavie väzňa.

Biázy v generatívnych riešeniach umelej inteligencie môžu tiež viesť k diskriminačným výsledkom. Ak sa napríklad model umelej inteligencie používa na vytváranie popisov pracovných miest, musí byť navrhnutý tak, aby nezahŕňal neobjektívny jazyk alebo neúmyselne vylúčil určité demografické údaje. Ak by sa tieto zaujatosti neriešili, mohlo by to viesť k diskriminačným postupom pri prijímaní zamestnancov a k zachovaniu nerovností medzi pracovnými silami.

Príklady, ako je táto, ilustrujú, prečo je kľúčové, aby organizácie praktizovali zodpovednú umelú inteligenciu tak, že nájdu spôsoby, ako zmierniť zaujatosť predtým, ako použijú umelú inteligenciu, aby informovali o rozhodnutiach, ktoré ovplyvňujú skutočných ľudí. Zabezpečenie spravodlivosti, presnosti a transparentnosti v systémoch umelej inteligencie je nevyhnutné na zachovanie dôvery jednotlivcov a verejnosti.

Odkiaľ pochádza zaujatosť umelej inteligencie?

Zmysel umelej inteligencie môže pochádzať z niekoľkých zdrojov, ktoré môžu ovplyvniť spravodlivosť a spoľahlivosť systémov umelej inteligencie:

Predpojatosť dát: Biázy prítomné v dátach používaných na trénovanie modelov AI môžu viesť k skresleným výsledkom. Ak dáta školenia prevažne predstavujú určitú demografiu alebo obsahujú historické skreslenia, umelá inteligencia bude tieto nerovnováhy odrážať vo svojich prognózach a rozhodnutiach.

Algoritmická zaujatosť: K tomu dochádza, keď návrh a parametre algoritmov neúmyselne zavedú zaujatosť. Aj keď sú údaje neskreslené, spôsob, akým algoritmy spracúvajú a uprednostňujú určité funkcie pred inými, môže viesť k diskriminačným výsledkom.

Zmysel rozhodovania človeka: Ľudská zaujatosť, známa aj ako kognitívna zaujatosť, môže preniknúť do systémov umelej inteligencie prostredníctvom subjektívnych rozhodnutí pri označovaní údajov, vývoji modelov a iných fázach životného cyklu AI. Tieto predsudky odrážajú predsudky a kognitívne predsudky jednotlivcov a tímov zapojených do vývoja technológií umelej inteligencie.

Generatívne predsudky umelej inteligencie: Modely generatívnej umelej inteligencie, ako sú modely používané na vytváranie textu, obrázkov alebo videí, môžu vytvárať neobjektívny alebo nevhodný obsah na základe predsudkov, ktoré sa nachádzajú vo svojich údajoch o školeniach. Tieto modely môžu posilniť stereotypy alebo generovať výstupy, ktoré marginalizujú určité skupiny alebo názory.

Príklady zaujatosti v umelej inteligencii

Vplyvy zaujatosti o umelú inteligenciu môžu byť rozšírené a hlboké, čo ovplyvňuje rôzne aspekty života spoločnosti a jednotlivcov.

Tu je niekoľko príkladov toho, ako zaujatosť v umelej inteligencii môže ovplyvniť rôzne scenáre:

Hodnotenie a požičiavanie úverov: Algoritmy bodovania úverov môžu znevýhodniť určité sociálno-ekonomické alebo rasové skupiny. Systémy by napríklad mohli byť prísnejšie pre žiadateľov z nízkopríjmových štvrtí, čo by viedlo k vyššej miere zamietnutia.

Prijímanie zamestnancov a nábor pracovníkov: Algoritmy skríningu a generátory popisu práce môžu zachovávať zaujatosť na pracovisku. Nástroj môže napríklad uprednostňovať tradičné výrazy súvisiace s mužmi alebo penalizovať rozdiely v zamestnaní, ktoré postihujú ženy a opatrovateľov.

Zdravotníctvo: AI môže zaviesť zaujatosť v diagnostikách a liečebných odporúčaniach. Napríklad systémy vyškolené na základe údajov z jednej etnickej skupiny môžu nesprávne diagnostikovať iné skupiny.

Vzdelanie: Hodnotiace a prijímacie algoritmy môžu byť skreslené. Napríklad umelá inteligencia, ktorá predpovedá úspech študentov, by mohla zvýhodniť študentov z dobre financovaných škôl pred nedostatkom zdrojov.

Presadzovanie práva: Prediktívne policajné algoritmy môžu viesť k neobjektívnym praktikám. Napríklad algoritmy môžu predpovedať vyššiu mieru kriminality v menšinových štvrtiach, čo má za následok nadmernú kontrolu.

Rozpoznávanie tváre: Systémy umelej inteligencie často zápasia s demografickou presnosťou. Napríklad môžu mať vyššiu chybovosť rozpoznávajúcu tmavšie tóny pleti.

Rozpoznávanie hlasu: Systémy konverznej umelej inteligencie môžu prejavovať zaujatosť voči určitým akcentom alebo dialektom. Asistenti umelej inteligencie môžu napríklad zápasiť s nerodenými hovoriacimi alebo regionálnymi akcentmi, čo znižuje použiteľnosť.

Generovanie obrázkov: Systémy na generovanie obrazu založené na umelej inteligencii môžu zdediť predsudky prítomné vo svojich tréningových údajoch. Napríklad generátor obrazov by mohol podceňovať alebo zavádzať určité rasové alebo kultúrne skupiny, čo vedie k stereotypom alebo vylúčeniu vo vytvorených obrazoch.

Odporúčanie obsahu: Algoritmy môžu udržiavať echo komory. Napríklad systém by mohol vykazovať politicky neobjektívny obsah, čím by sa posilnili existujúce stanoviská.

Poistenie: Algoritmy môžu nespravodlivo určiť poistné alebo oprávnenosť. Napríklad prémie založené na poštových smerovacích číslach môžu viesť k vyšším nákladom pre menšinové komunity.

Moderovanie sociálnych médií a obsahu: Moderovacie algoritmy môžu nekonzistentne presadzovať politiky. Napríklad príspevky menšinových užívateľov môžu byť nespravodlivo označené ako urážlivé v porovnaní s používateľmi väčšinových skupín.

Aké sú vplyvy zaujatosti umelej inteligencie?

Vplyvy zaujatosti pomocou umelej inteligencie môžu byť rozšírené a hlboké. Ak sa to nebude riešiť, zaujatosť umelou inteligenciou môže prehĺbiť sociálne nerovnosti, posilniť stereotypy a porušiť zákony.

Spoločenské nerovnosti: MH môžu zhoršiť existujúce spoločenské nerovnosti tým, že neúmerne postihujú marginalizované spoločenstvá, čo vedie k ďalším hospodárskym a sociálnym rozdielom.

Posilnenie stereotypov: Zjednodušené systémy umelej inteligencie môžu posilniť škodlivé stereotypy, zachovať negatívne vnímanie a zaobchádzanie s určitými skupinami na základe rasy, pohlavia alebo iných charakteristík. Napríklad modely spracovania prirodzeného jazyka (NLP) môžu spájať určité pracovné miesta s jedným pohlavím, ktoré zachováva rodovú zaujatosť.

Etické a právne obavy: Prítomnosť zaujatosti v umelej inteligencii vyvoláva významné etické a právne obavy, spochybňuje spravodlivosť a spravodlivosť automatizovaných rozhodnutí. Organizácie sa musia v týchto otázkach dôkladne orientovať, aby dodržiavali právne normy a dodržiavali etické povinnosti.

Hospodárske vplyvy: Neobjektívne algoritmy môžu nespravodlivo znevýhodniť určité skupiny, obmedziť pracovné príležitosti a zachovať nerovnosť na pracovisku. Platformy služieb zákazníkom riadené umelou inteligenciou, ako napríklad chatboty, môžu ponúkať chudobnejšie služby pre určité demografické údaje, čo vedie k nespokojnosti a strate podnikania.

Obchodný vplyv: Nevýhoda v systémoch umelej inteligencie môže viesť k chybnému rozhodovaniu a zníženiu ziskovosti. Spoločnosti môžu utrpieť poškodenie dobrého mena, ak sa zaujatosť v ich nástrojoch umelej inteligencie stane verejnou, čo môže stratiť dôveru zákazníkov a podiel na trhu.

Vplyv na zdravie a bezpečnosť: V oblasti zdravotnej starostlivosti môžu neobjektívne diagnostické nástroje viesť k nesprávnym diagnózam alebo neoptimálnym plánom liečby pre určité skupiny, čím sa zhoršia rozdiely v zdraví.

Psychologický a sociálny blahobyt: Pravidelné vystavovanie sa zaujatým rozhodnutiam o umelej inteligencii môže spôsobiť stres a úzkosť postihnutých osôb, čo má vplyv na ich duševné zdravie.

Ako zmierniť zaujatosť v umelej inteligencii

Efektívne riešenie a zmiernenie zaujatosti v systémoch umelej inteligencie si vyžaduje komplexný prístup. Tu je niekoľko kľúčových stratégií, ktoré možno použiť na dosiahnutie spravodlivých a spravodlivých výsledkov:

Techniky predbežného spracovania dát: To zahŕňa transformáciu, čistenie a vyváženie dát s cieľom znížiť vplyv diskriminácie predtým, ako sa na nich trénujú modely umelej inteligencie.

Algoritmy zrozumiteľné: Tento prístup kóduje v pravidlách a smerniciach, aby sa zabezpečilo, že výsledky generované modelmi umelej inteligencie budú spravodlivé pre všetkých zúčastnených jednotlivcov alebo skupiny.

Techniky následného spracovania údajov: Následné spracovanie údajov upravuje výsledky modelov umelej inteligencie, aby sa zabezpečilo spravodlivé zaobchádzanie. Na rozdiel od predbežného spracovania nastáva táto kalibrácia po rozhodnutí. Napríklad veľký jazykový model, ktorý generuje text, môže obsahovať screener na detekciu a odfiltrovanie nenávistných prejavov.

Audit a transparentnosť: Ľudský dohľad je začlenený do procesov auditu rozhodnutí vytvorených umelou inteligenciou v záujme zaujatosti a spravodlivosti. Vývojári môžu tiež poskytnúť transparentnosť v tom, ako systémy umelej inteligencie dospejú k záverom, a rozhodnúť, akú veľkú váhu poskytnú tieto výsledky. Tieto zistenia sa potom použijú na ďalšie spresnenie príslušných nástrojov umelej inteligencie.

Spoločné úsilie na zmiernenie zaujatosti zo strany umelej inteligencie

Pre spoločnosti používajúce riešenia podnikovej umelej inteligencie si riešenie zaujatosti zo strany umelej inteligencie vyžaduje kooperatívny prístup zahŕňajúci kľúčové oddelenia. Medzi základné stratégie patria:

• Spolupráca s dátovými tímami: Organizácie by mali spolupracovať s odborníkmi na údaje, aby implementovali prísne audity a zabezpečili, že súbory údajov budú reprezentatívne a bez zaujatosti. Na identifikáciu potenciálnych problémov sú potrebné pravidelné kontroly dát školenia používaných pre modely umelej inteligencie.
• Interakcia s právnymi predpismi a dodržiavaním predpisov: Je dôležité, aby ste s tímami pre právne záležitosti a dodržiavanie súladu vytvorili jasné politiky a rámce riadenia, ktoré vyžadujú transparentnosť a nediskrimináciu v systémoch umelej inteligencie. Táto spolupráca pomáha zmierniť riziká spojené s neobjektívnymi výsledkami.
• Rozširovanie rozmanitosti vo vývoji umelej inteligencie: Organizácie by mali podporovať rozmanitosť medzi tímami zapojenými do vytvárania umelej inteligencie, pretože rôzne perspektívy sú rozhodujúce pre uznanie a riešenie zaujatosti, ktorá inak môže zostať nepovšimnutá.
• Podpora iniciatív v oblasti školení: spoločnosti môžu investovať do školiacich programov, ktoré zdôrazňujú inkluzívne postupy a povedomie o zaujatosti v oblasti umelej inteligencie. To môže zahŕňať semináre alebo spolupráce s externými organizáciami na propagáciu osvedčených postupov.
• Vytvorenie spoľahlivých riadiacich štruktúr: Spoločnosti by mali implementovať rámce riadenia, ktoré definujú zodpovednosť a dohľad nad systémami umelej inteligencie. To zahŕňa stanovenie jasných smerníc pre používanie etickej umelej inteligencie a zaistenie pravidelného monitorovania na posúdenie súladu s etickými štandardmi.

Implementácia týchto stratégií umožňuje organizáciám pracovať na spravodlivejších systémoch umelej inteligencie a zároveň podporovať inkluzívnu kultúru pracoviska.

Vznikajúce trendy vo férovom vývoji umelej inteligencie

Cieľom niekoľkých vznikajúcich trendov je urobiť umelú inteligenciu spravodlivejšou a spravodlivejšou:

Vysvetľujúca umelá inteligencia (XAI): V procesoch rozhodovania AI rastie dopyt po transparentnosti. Cieľom vysvetľujúcej umelej inteligencie je urobiť fungovanie systémov umelej inteligencie zrozumiteľnými pre používateľov, pomôcť im pochopiť, ako sa prijímajú rozhodnutia, a zabezpečiť zodpovednosť.

Dizajn orientovaný na používateľa: Vývoj umelej inteligencie sa čoraz viac zameriava na potreby a perspektívy používateľov a zabezpečuje, aby boli systémy navrhnuté so zohľadnením inkluzivity. Tento trend podporuje spätnú väzbu od rôznych skupín používateľov s cieľom informovať proces vývoja.

Zapojenie Spoločenstva: Spoločnosti začínajú spolupracovať s komunitami ovplyvnenými systémami umelej inteligencie s cieľom zhromaždiť vstupy a spätnú väzbu, čo pomáha zabezpečiť, aby proces vývoja zohľadňoval potreby a obavy rôznych zainteresovaných strán.

Použitie syntetických údajov: Na riešenie nedostatku údajov a zaujatosti organizácie skúmajú využitie syntetických údajov na rozšírenie tréningových sád. Tento prístup umožňuje vytváranie rôznych množín údajov bez ohrozenia súkromia.

Individuálna koncepcia: Tento proaktívny prístup integruje hľadiská spravodlivosti do životného cyklu vývoja umelej inteligencie od začiatku, a nie ako pomyslenie. Zahŕňa vývoj spravodlivých algoritmov a vykonávanie posúdení vplyvu počas fázy návrhu.

Spolupráca prostredníctvom týchto prístupov môže výrazne znížiť predpojatosť umelej inteligencie a zabezpečiť, aby technológie umelej inteligencie slúžili širšiemu dobrému a spravodlivo využívali všetky segmenty spoločnosti.

Čítať viac