Diskrimination

Diskrimination i AI refererer til uretfærdig eller ulige behandling af individer eller grupper på baggrund af beskyttede karakteristika som race, køn, alder eller handicap. Denne diskrimination er ofte resultatet af forudindtagethed, der er indlejret i AI-systemerne, hvilket kan komme til udtryk under dataindsamling, algoritmeudvikling eller implementering. Diskrimination kan have betydelige konsekvenser for social og økonomisk lighed og føre til negative resultater for marginaliserede eller underbetjente samfundsgrupper. Efterhånden som AI-systemer bliver mere integreret i beslutningsprocesser, øges risikoen for diskrimination, hvilket kræver nøje overvågning og proaktive tiltag for at mindske disse effekter.

Forståelse af diskriminations rødder i AI

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæringssystemer er i høj grad afhængige af data til at træffe beslutninger. Hvis de data, der bruges til at træne disse systemer, er forudindtaget eller ikke repræsentative, kan det føre til algoritmisk bias, som kan resultere i diskriminerende praksis. For eksempel kan et ansigtsgenkendelsessystem, der primært er trænet på billeder af hvide personer, have dårligere præcision, når det skal genkende ansigter af personer med anden hudfarve.

Årsagerne til diskrimination i AI kan spores til flere faktorer:

• Databias: AI-systemer lærer af de data, de trænes på. Hvis disse data indeholder bias, vil AI’en uundgåeligt afspejle disse bias i sine resultater. Forudindtaget træningsdata kan f.eks. få AI-systemer til at favorisere visse grupper frem for andre.
• Algoritmedesign: Selve algoritmerne kan være designet på en måde, der utilsigtet prioriterer visse variable over andre, hvilket fører til forudindtagede resultater. Dette kan ske, når udviklere ubevidst indkoder deres egne bias i systemet.
• Samfundsbias: AI-systemer kan spejle eksisterende samfundsbias og afspejle systemiske problemer, der findes i de data, de bruger. Det gælder bl.a. bias relateret til race, køn og socioøkonomisk status.

Centrale Begreber

• Algoritmisk bias: Fejl eller fordomme i AI-systemer, der fører til uretfærdige resultater for visse grupper. Algoritmisk bias kan stamme fra bias i træningsdata, fejl i algoritmedesign eller begge dele. Når AI-systemer træffer beslutninger på baggrund af forudindtagede mønstre, kan de fastholde og endda forstærke samfundsuligheder.
• Træningsdata: Datasættet, der bruges til at lære AI-systemer op. Hvis disse data er forudindtagede, kan AI’en lære og fastholde denne bias. Det er afgørende med mangfoldige og balancerede træningsdata for at udvikle retfærdige AI-systemer.
• Diskriminerende praksis: Praksis, der fører til uretfærdig behandling af individer på baggrund af beskyttede karakteristika via AI-systemer. Diskriminerende praksis kan forekomme inden for områder som rekruttering, strafferet og sundhedsvæsen, hvor AI tages i brug.

Eksempler på diskrimination i AI

1. Ansigtsgenkendelse: Disse systemer har vist sig at være mindre præcise til at identificere personer fra etniske minoritetsgrupper på grund af ubalancerede træningsdata. Det har ført til højere fejlrater for personer med anden hudfarve og rejst bekymringer om privatliv og borgerrettigheder.
2. Sundhedsalgoritmer: Et bemærkelsesværdigt eksempel er en algoritme brugt på hospitaler i USA, som prioriterede hvide patienter over sorte patienter på grund af bias i data om sundhedsudgifter. Algoritmen brugte historiske sundhedsudgifter som indikator for behov, hvilket utilsigtet stillede sorte patienter dårligere, da de historisk har haft mindre adgang til sundhedsydelser.
3. Rekrutteringsalgoritmer: Et AI-system brugt af Amazon viste sig at være biased mod kvinder, fordi det var trænet på CV’er, der hovedsageligt var indsendt af mænd. Denne bias fik algoritmen til at favorisere mandlige kandidater og fastholde kønsforskelle i tech-ansættelser.

Anvendelser og konsekvenser

AI-systemer bruges i stigende grad inden for områder som rekruttering, sundhedsvæsen, strafferet og finans. Alle disse områder har vist potentiale for diskrimination:

• Rekruttering: AI-baserede rekrutteringssystemer kan utilsigtet forstærke eksisterende bias i historiske ansættelsesdata og føre til diskriminerende ansættelsespraksis. Sådanne bias kan opstå fra skæve data, der overrepræsenterer visse demografier, hvilket kan medføre ubevidst udelukkelse af kvalificerede kandidater på baggrund af køn, race eller andre karakteristika.
• Strafferet: Algoritmiske værktøjer til risikovurdering kan fastholde racemæssige bias, der findes i kriminalitetsdata, og føre til uretfærdig behandling af minoritetsgrupper. Disse værktøjer kan påvirke beslutninger om kaution, domfældelse og prøveløsladelse, hvor bias i algoritmer kan forværre systemiske uretfærdigheder.
• Finansielle ydelser: Kreditvurderingsalgoritmer kan diskriminere bestemte demografiske grupper på grund af bias i inputdata, hvilket påvirker lån. Disse bias kan stamme fra historiske data, der afspejler diskriminerende lånepraksis og dermed fastholder økonomisk ulighed.

Afhjælpning af diskrimination i AI

Der kan anvendes flere strategier for at håndtere diskrimination i AI:

• Biastest: Implementering af regelmæssig testning af AI-systemer for at identificere og afhjælpe bias inden implementering. Dette indebærer vurdering af systemets resultater for forskelligartede virkninger på tværs af demografiske grupper og tilpasning af algoritmer derefter.
• Inkluderende dataindsamling: Sikring af at træningsdatasæt er repræsentative for hele befolkningen, inklusive marginaliserede grupper. Mangfoldige data kan bidrage til at udvikle mere retfærdige og inkluderende AI-systemer.
• Algoritmisk gennemsigtighed: Gøre AI-systemer mere gennemsigtige, så interessenter kan forstå og rette potentielle bias. Gennemsigtighed indebærer klar dokumentation af, hvordan algoritmer designes, hvilke data de bruger, og hvilke beslutningsprocesser de anvender.
• Etisk styring: Oprettelse af internt og eksternt tilsyn, så AI-systemer overholder etiske standarder og ikke fastholder diskrimination. Dette inkluderer politikker, der fremmer retfærdighed, ansvarlighed og inklusion i udvikling og implementering af AI.

Juridiske og etiske overvejelser

Diskrimination i AI er ikke kun et etisk spørgsmål, men også et juridisk. Forskellige love, såsom UK Equality Act, forbyder diskrimination baseret på beskyttede karakteristika. Overholdelse af disse love er vigtig for organisationer, der implementerer AI-systemer. Juridiske rammer giver retningslinjer for at sikre, at AI-teknologier respekterer menneskerettigheder og ikke bidrager til ulighed. Etiske overvejelser indebærer at vurdere de bredere samfundsmæssige konsekvenser af AI og sikre, at teknologier anvendes ansvarligt og retfærdigt.

Diskrimination i AI: Videnskabelige artikler

Diskrimination i AI refererer til uretfærdig eller ulige behandling af individer af AI-systemer baseret på bestemte karakteristika. Efterhånden som AI-teknologier i stigende grad influerer beslutningstagning i forskellige sektorer, er det blevet afgørende at adressere bias og diskrimination. Herunder er nogle videnskabelige artikler, der belyser emnet:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Forfattere: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Denne artikel fremhæver den stigende bekymring for bias i AI-systemer, som ofte fører til diskrimination. Forfatterne gennemgår litteratur fra tekniske, juridiske, sociale og etiske perspektiver for at forstå forholdet mellem bias og diskrimination i AI. De understreger behovet for tværfagligt samarbejde for effektivt at håndtere disse problemstillinger. Læs mere
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Forfatter: Bin Liu
   Selvom artiklen ikke direkte fokuserer på diskrimination, diskuterer den kontroverser omkring AI, herunder dens begrænsninger og samfundsmæssige implikationer. Den skelner mellem “svag AI” og “stærk AI” (kunstig generel intelligens) og undersøger den potentielle værdi af “svag AI”. Forståelsen af disse paradigmer kan give indblik i, hvordan bias kan fastholdes i forskellige AI-systemer. Læs mere
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Forfattere: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Denne artikel præsenterer en AI-styringsramme kaldet timeglasmodellen, der sigter mod at omsætte etiske AI-principper til praksis. Den adresserer risici såsom bias og diskrimination ved at opstille styringskrav på flere niveauer, herunder miljø-, organisations- og AI-systemniveau. Modellen er designet til at være i overensstemmelse med den kommende europæiske AI-forordning og sikre socialt ansvarlig AI-udvikling. Læs mere