Algorithmic Bias w AI
Systemy AI są coraz częściej wykorzystywane do podejmowania decyzji, które wpływają na życie ludzi, w tym wynajmu, zatwierdzenia pożyczek, aplikacji mieszkaniowych i wyników wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych.
Badania pokazują jednak, że algorytmy te często utrwalają istniejącą dyskryminację systemową, zwłaszcza wobec zmarginalizowanych grup, takich jak społeczność LGBT. Jednym z powodów tego jest algorytmiczna stronniczość, która występuje, gdy algorytm tworzy błędne prognozy oparte na cechach demograficznych, a nie na rzeczywistym zachowaniu lub wydajności. Może to prowadzić do nieuczciwego traktowania osób należących do niektórych grup, w tym członków społeczności LGBT.
Jak algorytmy mogą utrwalać dyskryminację społeczności LGBT?
W jeden sposób algorytmy mogą utrwalać dyskryminację społeczności LGBTQ poprzez stronniczość danych. Jeśli dane szkoleniowe wykorzystywane do tworzenia algorytmu zawierają historyczne schematy dyskryminacji, może to nieumyślnie zakodować te stronniczości w procesie decyzyjnym.
Na przykład, jeśli algorytm zatrudniania jest wyszkolony na wznowieniach od firm, które historycznie dyskryminowały gejów i transseksualistów, może błędnie przyjąć, że grupy te są mniej wykwalifikowane niż inne. Podobnie, jeśli algorytm punktacji kredytowej jest wyszkolony na danych od kredytodawców, którzy pobierają wyższe stopy procentowe od par tej samej płci, może on błędnie przewidzieć, że są one bardziej narażone na niewykonanie kredytu.
Innym sposobem, w jaki algorytmy mogą utrwalać dyskryminację, jest wybór uprzedzeń. Algorytm może dać pierwszeństwo jednej grupie, wybierając tylko te punkty danych, które odpowiadają konkretnemu profilowi.
Na przykład program sztucznej inteligencji mający na celu wykrywanie nieuczciwych roszczeń może koncentrować się wyłącznie na języku opartym na płci, takim jak „on" i „ona", które mogą nieproporcjonalnie wpływać na osoby transseksualne.
Wreszcie, algorytmy mogą być również stronnicze przez założenia ich projektantów o tym, co stanowi sukces lub porażkę.
Na przykład algorytm stworzony przez prostych cisgender mężczyzn może nadać priorytet cechom związanym z męskością, takim jak asertywność, nawet jeśli te cechy nie są niezbędne do bieżącej pracy.
Łagodzenie tendencji algorytmicznych
Istnieje kilka struktur wykrywania i łagodzenia tendencji algorytmicznych w AI. Jednym z podejść jest wykorzystanie narzędzi audytu, które śledzą sposób podejmowania decyzji przez algorytmy i określają wszelkie rozbieżne skutki oparte na cechach demograficznych. Inną metodą jest gromadzenie i etykietowanie bardziej zróżnicowanych danych szkoleniowych, tak aby algorytmy mogły nauczyć się rozpoznawać wzorce zachowań, a nie polegać na historycznych wzorcach dyskryminacji.
Ponadto naukowcy mogą tworzyć nowe modele, które odpowiadają za systematyczne różnice między grupami i testować je przy użyciu scenariuszy rzeczywistych.
Aby zmniejszyć stronniczość wyboru, programiści mogą uwzględniać wiele perspektyw podczas tworzenia algorytmów i trenować swoje modele, aby rozpoznać niuanse i złożoność. Mogą one również zawierać ograniczenia kapitałowe w swoim kodzie, takie jak wymóg równej reprezentacji we wszystkich dziedzinach demograficznych przed dokonaniem prognoz.
Wreszcie deweloperzy mogą ocenić, czy dostosowują swoje modele do konkretnych populacji, testując je na niewidzialnych zbiorach danych i porównując je do procesów decyzyjnych człowieka.
Odpowiedzialne stosowanie algorytmów
Odpowiedzialne stosowanie AI wymaga starannego rozważenia jego potencjalnych uprzedzeń i sposobu utrwalania istniejących systemów ucisku. Rozpoznając i podejmując te wyzwania, możemy stworzyć technologię, która będzie korzystna dla wszystkich, w tym dla członków społeczności LGBTQ. Ponieważ algorytmy stają się bardziej powszechne w naszym życiu, kluczowe jest zapewnienie, aby nie wzmacniały istniejących struktur władzy, a zamiast tego pomagały nam w dążeniu do sprawiedliwszego społeczeństwa.
W jaki sposób algorytmiczna stronniczość w dziedzinie sztucznej inteligencji może zwiększyć systemową dyskryminację społeczności LGBT i jakie ramy są stosowane w celu odpowiedzialnego określenia i złagodzenia tych uprzedzeń?
Uprzedzenie algorytmiczne w sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do sytuacji, w których algorytmy są szkolone przy użyciu danych, które mogą zawierać dorozumiane lub wyraźne uprzedzenia wobec niektórych grup ludzi, w tym członków społeczności LGBT. Uprzedzenia te mogą prowadzić do nieuczciwego traktowania ludzi w oparciu o ich orientację seksualną lub tożsamość płciową, wzmacniając systemową dyskryminację.