Diskriminace

Diskriminace v AI označuje nespravedlivé nebo nerovné zacházení s jednotlivci či skupinami na základě chráněných charakteristik, jako je rasa, pohlaví, věk či zdravotní postižení. Tato diskriminace je často důsledkem předsudků, které jsou zabudovány do AI systémů a mohou se projevit během sběru dat, vývoje algoritmu nebo při nasazení. Diskriminace může mít významný dopad na sociální a ekonomickou rovnost a vést k negativním důsledkům pro marginalizované nebo znevýhodněné komunity. S tím, jak se AI systémy stále více začleňují do rozhodovacích procesů, roste potenciál pro diskriminaci, což vyžaduje pečlivou kontrolu a proaktivní opatření ke zmírnění těchto efektů.

Pochopení kořenů diskriminace v AI

Umělá inteligence (AI) a systémy strojového učení jsou silně závislé na datech, na jejichž základě dělají rozhodnutí. Pokud jsou data použitá k trénování těchto systémů zaujatá nebo nereprezentativní, může dojít k algoritmické zaujatosti, která vede k diskriminačním praktikám. Například pokud je systém rozpoznávání obličeje trénován převážně na snímcích bílých osob, může mít horší výsledky při rozpoznávání lidí jiné barvy pleti.

Kořeny diskriminace v AI lze vysledovat k několika faktorům:

• Předsudky v datech: AI systémy se učí ze svých trénovacích dat. Pokud tato data obsahují předsudky, AI je bude ve svých výstupech automaticky odrážet. Například zaujatá trénovací data mohou způsobit, že AI bude preferovat určité skupiny na úkor jiných.
• Návrh algoritmu: Samotné algoritmy mohou být navrženy tak, že nevědomky upřednostňují určité proměnné, což vede k zaujatým výsledkům. To nastává tehdy, když vývojáři neúmyslně zakódují své vlastní předsudky do systému.
• Společenské předsudky: AI systémy mohou zrcadlit existující společenské předsudky, které jsou obsaženy v datech, jež využívají. To zahrnuje předsudky související s rasou, pohlavím a socioekonomickým statusem.

Klíčové pojmy

• Algoritmická zaujatost: Chyby či předsudky v AI systémech, které vedou k nespravedlivým výsledkům pro určité skupiny. Algoritmická zaujatost může pocházet z předsudků v trénovacích datech, chybném návrhu algoritmu, nebo obojího. Pokud AI rozhoduje na základě zaujatých vzorců, může udržovat nebo dokonce prohlubovat společenské nerovnosti.
• Trénovací data: Datová sada, na které se AI systémy učí. Pokud je tato data zaujatá, AI může tyto předsudky převzít a rozšiřovat. Zajištění rozmanitých a vyvážených trénovacích dat je klíčové pro spravedlivý vývoj AI systémů.
• Diskriminační praktiky: Praktiky, které vedou k nespravedlivému zacházení s jednotlivci na základě chráněných charakteristik prostřednictvím AI systémů. Diskriminace se může objevit v různých oblastech, například při náboru, v trestním soudnictví či zdravotnictví, kde jsou AI systémy nasazeny.

Příklady diskriminace v AI

1. Rozpoznávání obličeje: Tyto systémy se ukázaly být méně přesné při identifikaci osob z menšinových etnických skupin kvůli nevyváženým trénovacím datům. To vedlo k vyšší míře chybné identifikace u lidí jiné barvy pleti, což vyvolává obavy o soukromí i porušování občanských práv.
2. Zdravotnické algoritmy: Významným příkladem je algoritmus využívaný v amerických nemocnicích, který upřednostňoval bílé pacienty před černými kvůli zaujatým datům souvisejícím s náklady na zdravotní péči. To vyplývalo z toho, že algoritmus používal historické výdaje na zdravotní péči jako zástupný ukazatel potřeb, což nevědomky znevýhodnilo černé pacienty, kteří měli historicky horší přístup ke zdravotním službám.
3. Náborové algoritmy: AI systém používaný společností Amazon byl shledán zaujatým vůči ženám, protože byl trénován na životopisech převážně od mužů. Tento předsudek vedl algoritmus k upřednostňování mužských kandidátů a prohluboval genderové nerovnosti v technologickém průmyslu.

Použití a důsledky

AI systémy se stále častěji využívají v různých sektorech, včetně náboru, zdravotnictví, trestního soudnictví a financí. Každá z těchto oblastí vykazuje potenciál pro diskriminaci:

• Nábor: Systémy umožňující AI nábor mohou nevědomky upevňovat existující předsudky obsažené v historických náborových datech, což vede k diskriminačním praktikám při přijímání zaměstnanců. Tyto předsudky vznikají ze zkreslených dat, která nadměrně zastupují určité demografické skupiny, což vede k neúmyslnému vyloučení kvalifikovaných kandidátů na základě pohlaví, rasy či jiných charakteristik.
• Trestní justice: Algoritmické nástroje používané pro hodnocení rizika mohou upevňovat rasové předsudky obsažené v datech o kriminalitě, což vede k nespravedlivému zacházení s menšinami. Tyto nástroje ovlivňují rozhodnutí ohledně kauce, výše trestu či podmíněného propuštění a zaujaté algoritmy mohou zhoršovat systémové nespravedlnosti.
• Finanční služby: Algoritmy pro hodnocení úvěruschopnosti mohou diskriminovat určité demografické skupiny kvůli zaujatým vstupním datům, což ovlivňuje schvalování půjček. Tyto předsudky často vycházejí z historických dat, která odrážejí diskriminační úvěrové praktiky, a tím udržují ekonomickou nerovnost.

Zmírnění diskriminace v AI

Pro řešení diskriminace v AI lze využít několik strategií:

• Testování předsudků: Pravidelné testování AI systémů s cílem identifikovat a zmírnit předsudky před nasazením. To zahrnuje posuzování výstupů systému z hlediska různých demografických skupin a úpravu algoritmů podle potřeby.
• Inkluzivní sběr dat: Zajištění, aby trénovací datové sady byly reprezentativní pro celou populaci včetně marginalizovaných komunit. Rozmanitá data pomáhají vytvářet AI systémy, které jsou spravedlivější a více odrážejí různorodost společnosti.
• Algoritmická transparentnost: Zpřístupnění AI systémů tak, aby bylo možné pochopit a napravit možné předsudky. Transparentnost zahrnuje jasnou dokumentaci návrhu algoritmů, použitých dat a rozhodovacích procesů.
• Etické řízení: Zavedení vnitřního i vnějšího dohledu, který zajistí, že AI systémy splňují etické standardy a nebudou šířit diskriminaci. To zahrnuje politiky podporující spravedlnost, odpovědnost a inkluzi při vývoji a nasazování AI.

Právní a etické aspekty

Diskriminace v AI je nejen otázkou etickou, ale také právní. Různé zákony, například britský zákon o rovnosti (UK Equality Act), zakazují diskriminaci na základě chráněných charakteristik. Dodržování těchto zákonů je pro organizace nasazující AI systémy zásadní. Právní rámce poskytují návod, jak zajistit, aby AI technologie chránily lidská práva a nepodporovaly nerovnosti. Etické aspekty zahrnují posouzení širších společenských dopadů AI a zajištění, že technologie jsou využívány odpovědně a spravedlivě.

Diskriminace v AI: Vědecké články

Diskriminace v AI znamená nespravedlivé nebo nerovné zacházení s jednotlivci AI systémy na základě určitých charakteristik. S rostoucím vlivem AI technologií na rozhodování v různých oblastech je řešení předsudků a diskriminace stále důležitější. Níže uvádíme několik vědeckých článků, které se tomuto tématu věnují:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Autoři: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Tento článek zdůrazňuje rostoucí obavy z předsudků v AI systémech, které často vedou k diskriminaci. Autoři analyzují literaturu z technického, právního, společenského i etického pohledu, aby pochopili vztah mezi předsudky a diskriminací v AI. Zdůrazňují potřebu mezioborové spolupráce pro efektivní řešení těchto problémů. Číst více
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Autor: Bin Liu
   I když se článek přímo nezaměřuje na diskriminaci, diskutuje kontroverze spojené s AI včetně jejích omezení a společenských dopadů. Rozlišuje mezi „slabou AI“ a „silnou AI“ (obecnou umělou inteligencí) a zkoumá potenciální přínosy „slabé AI“. Pochopení těchto paradigmat pomáhá osvětlit, jak mohou být předsudky v různých AI systémech šířeny. Číst více
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Autoři: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Tento článek představuje rámec pro řízení AI s názvem hourglass model, jehož cílem je převést etické principy AI do praxe. Zabývá se riziky, jako jsou předsudky a diskriminace, a poskytuje požadavky na řízení na různých úrovních – od prostředí přes organizaci až po konkrétní AI systém. Model je navržen tak, aby byl v souladu s připravovanou evropskou legislativou AI Act a zajišťoval společensky odpovědný rozvoj AI. Číst více