Wyzwanie etyczne związane ze sztuczną inteligencją, jakim jest stronniczość algorytmów, polega na niezamierzonym lub celowym wprowadzeniu uprzedzeń, nierówności lub dyskryminacji w działaniu systemów opartych na AI. Stronniczość algorytmów może występować w różnych aspektach, takich jak analiza danych, rekomendacje, przetwarzanie języka naturalnego czy rozpoznawanie obrazów.
Żaden model nie jest doskonały, co oznacza, że można na jego podstawie dokonywać błędnych przewidywań. Jeśli te błędy systematycznie powodują niekorzyść grupy osób, mówimy, że model jest stronniczy/niesprawiedliwy. Na przykład:
- nieuczciwy model mógłby częściej odrzucać wnioski o kredyt hipoteczny w przypadku kobiet niż mężczyzn.
- nieuczciwy model mógłby tworzyć system medyczny, w przypadku którego prawdopodobieństwo wykrycia raka skóry byłoby mniejsze u pacjentów rasy czarnej niż u pacjentów rasy białej.
Jednym z głównych źródeł stronniczości jest jakość i zróżnicowanie danych wykorzystywanych do szkolenia algorytmów. Jeśli dane są niedoreprezentowane lub zawierają uprzedzenia, algorytmy mogą nauczyć się tych uprzedzeń i je wzmacniać. Przykładem jest system rekomendacyjny, który może promować treści lub produkty na podstawie wcześniejszych preferencji użytkowników, co prowadzi do tworzenia bańk informacyjnych i wzmacniania uprzedzeń.
Stronniczość algorytmów ma poważne konsekwencje społeczne i prawne, w tym naruszenia równości i prawa do niedyskryminacji. W przypadku systemów rekrutacyjnych, medycznych czy prawnych, błędne decyzje spowodowane stronniczością mogą prowadzić do realnych krzywd dla ludzi.
Aby rozwiązać to wyzwanie, konieczne jest podejście etyczne do projektowania, szkolenia i oceny algorytmów, w tym dbałość o jakość danych, audyt algorytmów oraz zrozumienie i eliminacja uprzedzeń.
Współpraca z ekspertami ds. etyki oraz prawnikami jest kluczowa w zapewnieniu uczciwego i zgodnego z wartościami społecznymi działania systemów AI.
Z pomocą przychodzi rownież dziedzina badań #Algorithm #Fairness ,której celem jest zrozumienie i skorygowanie tego rodzaju uprzedzeń. Leżąc na styku uczenia maszynowego i etyki, w szczególności swoim obszarem obejmuje:
- Badanie przyczyn błędu systematycznego w danych i algorytmach.
- Definiowanie i stosowanie miar sprawiedliwości (measurements of fairness).
- Opracowywanie metodologii gromadzenia danych i modelowania mających na celu tworzenie uczciwych algorytmów.
- Udzielanie porad rządom/korporacjom w zakresie tworzenia regulacji dotyczących uczenia maszynowego.