Dyskryminacja

Dyskryminacja w AI odnosi się do niesprawiedliwego lub nierównego traktowania osób lub grup ze względu na cechy chronione, takie jak rasa, płeć, wiek czy niepełnosprawność. Taka dyskryminacja często jest wynikiem uprzedzeń zakorzenionych w systemach AI, które mogą ujawniać się na etapie zbierania danych, projektowania algorytmów lub wdrażania. Dyskryminacja może mieć znaczący wpływ na równość społeczną i ekonomiczną, prowadząc do negatywnych skutków dla społeczności marginalizowanych lub niedostatecznie reprezentowanych. Wraz ze wzrostem integracji systemów AI w procesy decyzyjne, potencjał do powstawania dyskryminacji rośnie, co wymaga dokładnej analizy i proaktywnych działań mających na celu łagodzenie tych skutków.

Zrozumienie źródeł dyskryminacji w AI

Sztuczna inteligencja (AI) i systemy uczenia maszynowego w dużej mierze polegają na danych do podejmowania decyzji. Jeśli dane użyte do trenowania tych systemów są stronnicze lub niereprezentatywne, może to prowadzić do stronniczości algorytmicznej i w efekcie do praktyk dyskryminacyjnych. Na przykład, jeśli system rozpoznawania twarzy jest trenowany głównie na zdjęciach osób białych, może gorzej rozpoznawać twarze osób o innym kolorze skóry.

Źródła dyskryminacji w AI można sprowadzić do kilku czynników:

• Uprzedzenia w danych: Systemy AI uczą się na podstawie danych, na których są trenowane. Jeśli te dane są obarczone uprzedzeniami, AI będzie je odzwierciedlać w swoich wynikach. Przykładowo, stronnicze dane treningowe mogą powodować, że systemy AI faworyzują jedne grupy kosztem innych.
• Projektowanie algorytmów: Same algorytmy mogą być zaprojektowane w taki sposób, że nieumyślnie priorytetowo traktują pewne zmienne, prowadząc do stronniczych wyników. Może się to zdarzyć, gdy twórcy nieświadomie przenoszą własne uprzedzenia do systemu.
• Uprzedzenia społeczne: Systemy AI mogą odzwierciedlać istniejące uprzedzenia społeczne, pokazując systemowe problemy obecne w wykorzystywanych danych. Dotyczy to uprzedzeń związanych z rasą, płcią czy statusem społeczno-ekonomicznym.

Kluczowe pojęcia

• Stronniczość algorytmiczna: Błędy lub uprzedzenia w systemach AI prowadzące do niesprawiedliwych rezultatów dla określonych grup. Może wynikać zarówno ze stronniczych danych treningowych, jak i wadliwego projektu algorytmów. Gdy systemy AI podejmują decyzje na podstawie stronniczych wzorców, mogą utrwalać, a nawet wzmacniać nierówności społeczne.
• Dane treningowe: Zbiór danych wykorzystywany do uczenia systemów AI. Jeśli te dane są stronnicze, AI może się tego nauczyć i powielać te uprzedzenia. Zapewnienie różnorodnych i zrównoważonych danych treningowych jest kluczowe dla tworzenia sprawiedliwych systemów AI.
• Praktyki dyskryminacyjne: Praktyki prowadzące do niesprawiedliwego traktowania osób na podstawie cech chronionych przez systemy AI. Mogą występować w różnych dziedzinach, takich jak rekrutacja, wymiar sprawiedliwości czy opieka zdrowotna, gdzie wdrażane są systemy AI.

Przykłady dyskryminacji w AI

1. Rozpoznawanie twarzy: Systemy te wykazały się mniejszą skutecznością w rozpoznawaniu osób należących do mniejszości etnicznych z powodu niezrównoważonych danych treningowych. Skutkuje to wyższym odsetkiem błędnej identyfikacji osób o innym kolorze skóry, co budzi obawy dotyczące prywatności i naruszeń praw obywatelskich.
2. Algorytmy opieki zdrowotnej: Znanym przykładem jest algorytm stosowany w amerykańskich szpitalach, który priorytetyzował pacjentów białych nad czarnoskórymi ze względu na stronnicze dane dotyczące kosztów leczenia. Wynikało to z faktu, że algorytm opierał się na historycznych wydatkach na opiekę zdrowotną jako wskaźniku potrzeb zdrowotnych, co nieumyślnie dyskryminowało czarnoskórych pacjentów mających historycznie gorszy dostęp do opieki.
3. Algorytmy rekrutacyjne: System AI używany przez firmę Amazon okazał się uprzedzony wobec kobiet, ponieważ był trenowany na CV w większości składanych przez mężczyzn. Uprzedzenie to sprawiło, że algorytm preferował kandydatów płci męskiej, utrwalając nierówności płci w branży technologicznej.

Przykłady zastosowań i implikacje

Systemy AI są coraz częściej wykorzystywane w różnych sektorach, takich jak rekrutacja, opieka zdrowotna, wymiar sprawiedliwości czy finanse. Każda z tych dziedzin niesie ryzyko powstania dyskryminacji:

• Rekrutacja: Systemy rekrutacyjne oparte na AI mogą nieumyślnie utrwalać istniejące uprzedzenia obecne w historycznych danych rekrutacyjnych, prowadząc do dyskryminujących praktyk zatrudniania. Takie uprzedzenia mogą wynikać z danych nadreprezentujących określone grupy, co prowadzi do niezamierzonego wykluczenia wykwalifikowanych kandydatów ze względu na płeć, rasę czy inne cechy.
• Wymiar sprawiedliwości: Narzędzia algorytmiczne stosowane do oceny ryzyka mogą utrwalać uprzedzenia rasowe obecne w danych o przestępczości, prowadząc do niesprawiedliwego traktowania mniejszości. Narzędzia te mają wpływ na decyzje dotyczące kaucji, wyroków i warunkowego zwolnienia, a stronnicze algorytmy mogą pogłębiać systemowe niesprawiedliwości.
• Usługi finansowe: Algorytmy oceny zdolności kredytowej mogą dyskryminować określone grupy demograficzne na podstawie stronniczych danych wejściowych, wpływając na decyzje kredytowe. Uprzedzenia te mogą pochodzić z historycznych danych odzwierciedlających dyskryminujące praktyki kredytowe, przez co utrwalają nierówności ekonomiczne.

Łagodzenie dyskryminacji w AI

Aby przeciwdziałać dyskryminacji w AI, można wdrożyć kilka strategii:

• Testowanie uprzedzeń: Regularne testowanie systemów AI w celu wykrycia i złagodzenia uprzedzeń przed wdrożeniem. Obejmuje to ocenę wyników systemu pod kątem różnic między grupami demograficznymi i odpowiednią korektę algorytmów.
• Inkluzywne zbieranie danych: Zapewnienie, że zbiory danych treningowych są reprezentatywne dla całej populacji, w tym społeczności marginalizowanych. Różnorodne dane pomagają budować bardziej sprawiedliwe i odzwierciedlające różnorodność społeczną systemy AI.
• Transparentność algorytmiczna: Zwiększenie przejrzystości systemów AI, aby interesariusze mogli zrozumieć i korygować potencjalne uprzedzenia. Transparentność obejmuje jasną dokumentację sposobu projektowania algorytmów, wykorzystywanych danych i procesów decyzyjnych.
• Etyczne zarządzanie: Wprowadzenie wewnętrznego i zewnętrznego nadzoru, by zapewnić zgodność systemów AI z normami etycznymi i zapobiegać powielaniu dyskryminacji. Obejmuje to polityki promujące sprawiedliwość, odpowiedzialność i inkluzywność w rozwoju i wdrażaniu AI.

Aspekty prawne i etyczne

Dyskryminacja w AI to nie tylko problem etyczny, ale i prawny. Różne przepisy, takie jak brytyjska Ustawa o równości, zakazują dyskryminacji ze względu na cechy chronione. Przestrzeganie tych przepisów jest kluczowe dla organizacji wdrażających systemy AI. Ramy prawne wyznaczają wytyczne zapewniające, że technologie AI respektują prawa człowieka i nie przyczyniają się do nierówności. Aspekty etyczne obejmują ocenę szerszych skutków społecznych AI oraz zapewnienie, że technologie są wykorzystywane odpowiedzialnie i sprawiedliwie.

Dyskryminacja w AI: publikacje naukowe

Dyskryminacja w AI odnosi się do niesprawiedliwego lub nierównego traktowania osób przez systemy AI na podstawie określonych cech. Wraz ze wzrostem wpływu technologii AI na podejmowanie decyzji w różnych sektorach, przeciwdziałanie uprzedzeniom i dyskryminacji staje się kluczowe. Poniżej przedstawiamy wybrane publikacje naukowe dotyczące tego tematu:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Autorzy: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Artykuł podkreśla rosnące zaniepokojenie uprzedzeniami w systemach AI, które często prowadzą do dyskryminacji. Autorzy analizują literaturę z perspektywy technicznej, prawnej, społecznej i etycznej, aby zrozumieć zależność między uprzedzeniami a dyskryminacją w AI. Podkreślają potrzebę współpracy interdyscyplinarnej w celu skutecznego rozwiązywania tych problemów. Czytaj więcej
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Autor: Bin Liu
   Chociaż publikacja nie koncentruje się bezpośrednio na dyskryminacji, omawia kontrowersje wokół AI, w tym jej ograniczenia i wpływ społeczny. Wyróżnia „słabą AI” i „silną AI” (sztuczną inteligencję ogólną) oraz analizuje potencjalną wartość „słabej AI”. Zrozumienie tych paradygmatów może pomóc w dostrzeżeniu, jak uprzedzenia mogą być utrwalane przez różne systemy AI. Czytaj więcej
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Autorzy: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Artykuł przedstawia ramy zarządzania AI o nazwie model klepsydry, mające na celu wdrożenie zasad etycznej AI w praktyce. Podejmuje zagadnienia takie jak uprzedzenia i dyskryminacja, oferując wymagania dotyczące zarządzania na poziomie środowiskowym, organizacyjnym i systemów AI. Model jest zgodny z nadchodzącym unijnym Aktem o AI i zapewnia społecznie odpowiedzialny rozwój AI. Czytaj więcej