Discriminare

Discriminarea în AI se referă la tratamentul nedrept sau inegal al indivizilor sau grupurilor pe baza unor caracteristici protejate precum rasa, genul, vârsta sau dizabilitatea. Această discriminare este adesea rezultatul prejudecăților care sunt încorporate în sistemele AI, ce pot apărea în timpul colectării datelor, dezvoltării algoritmilor sau în faza de implementare. Discriminarea poate avea un impact semnificativ asupra egalității sociale și economice, conducând la consecințe negative pentru comunitățile marginalizate sau slab reprezentate. Pe măsură ce sistemele AI devin tot mai integrate în procesele de luare a deciziilor, potențialul de discriminare crește, necesitând o analiză atentă și măsuri proactive pentru a diminua aceste efecte.

Înțelegerea rădăcinilor discriminării în AI

Inteligența artificială (AI) și sistemele de învățare automată se bazează în mare măsură pe date pentru a lua decizii. Dacă datele folosite pentru antrenarea acestor sisteme sunt părtinitoare sau nereprezentative, pot duce la prejudecăți algoritmice, care pot genera practici discriminatorii. De exemplu, dacă un sistem de recunoaștere facială este antrenat predominant pe imagini cu persoane albe, poate funcționa slab la recunoașterea fețelor persoanelor de culoare.

Rădăcinile discriminării în AI pot fi identificate în mai mulți factori:

• Prejudecăți în date: Sistemele AI învață din datele pe care le primesc. Dacă aceste date conțin prejudecăți, AI-ul va reflecta, în mod inerent, aceste prejudecăți în rezultatele sale. De exemplu, datele de antrenament părtinitoare pot determina sistemele AI să favorizeze anumite grupuri în detrimentul altora.
• Designul algoritmului: Algoritmii pot fi proiectați în moduri care, neintenționat, prioritizează anumite variabile în defavoarea altora, ducând la rezultate părtinitoare. Acest lucru poate apărea când dezvoltatorii codifică, fără să își dea seama, propriile lor prejudecăți în sistem.
• Prejudecăți sociale: Sistemele AI pot oglindi prejudecățile existente în societate, reflectând probleme sistemice care sunt prezente în datele utilizate. Acestea includ prejudecăți legate de rasă, gen și statut socio-economic.

Concepte esențiale

• Prejudecată algoritmică: Erori sau părtiniri ale sistemelor AI care duc la rezultate nedrepte pentru anumite grupuri. Prejudecata algoritmică poate proveni din date de antrenament părtinitoare, design defectuos al algoritmului sau ambele. Când sistemele AI iau decizii pe baza unor tipare părtinitoare, ele pot perpetua și chiar amplifica inegalitățile sociale.
• Date de antrenament: Setul de date folosit pentru a „învăța” sistemele AI. Dacă aceste date sunt părtinitoare, AI-ul poate învăța și perpetua aceste prejudecăți. Asigurarea unor date de antrenament diverse și echilibrate este esențială pentru dezvoltarea unor sisteme AI corecte.
• Practici discriminatorii: Practici care duc la tratament inechitabil al indivizilor pe baza unor caracteristici protejate prin intermediul sistemelor AI. Practicile discriminatorii pot apărea în diverse domenii, inclusiv recrutare, justiție penală și sănătate, unde sistemele AI sunt implementate.

Exemple de discriminare în AI

1. Recunoaștere facială: Aceste sisteme s-au dovedit a fi mai puțin precise în identificarea persoanelor din grupurile etnice minoritare din cauza datelor de antrenament dezechilibrate. Acest lucru a dus la rate mai mari de identificare greșită pentru persoanele de culoare, ridicând îngrijorări privind încălcarea intimității și a drepturilor civile.
2. Algoritmi medicali: Un exemplu notabil este un algoritm folosit în spitalele din SUA, care a acordat prioritate pacienților albi în detrimentul celor de culoare din cauza datelor părtinitoare referitoare la costurile medicale. Aceasta a rezultat din faptul că algoritmul s-a bazat pe cheltuielile istorice în sănătate ca indicator pentru nevoile medicale, dezavantajând involuntar pacienții de culoare care, istoric, au avut acces mai redus la servicii medicale.
3. Algoritmi de recrutare: Un sistem AI folosit de Amazon a fost găsit părtinitor împotriva femeilor deoarece a fost antrenat pe CV-uri trimise predominant de bărbați. Această părtinire a determinat algoritmul să favorizeze candidații bărbați, perpetuând disparitățile de gen în angajările din domeniul tehnologiei.

Utilizări și implicații

Sistemele AI sunt utilizate tot mai mult în diverse sectoare, inclusiv recrutare, sănătate, justiție penală și finanțe. Fiecare dintre aceste domenii prezintă potențial de discriminare:

• Recrutare: Sistemele de recrutare bazate pe AI pot consolida, fără intenție, prejudecățile existente în datele istorice de angajare, ducând la practici de angajare discriminatorii. Astfel de prejudecăți pot apărea din date dezechilibrate care supra-reprezintă anumite categorii demografice, ducând la excluderea involuntară a candidaților calificați pe baza genului, rasei sau altor caracteristici.
• Justiție penală: Instrumentele algoritmice folosite pentru evaluarea riscurilor pot perpetua prejudecățile rasiale prezente în datele despre criminalitate, ducând la tratament inechitabil pentru grupurile minoritare. Aceste instrumente pot influența decizii privind eliberarea pe cauțiune, sentințele și eliberarea condiționată, iar algoritmii părtinitori pot accentua inegalitățile sistemice.
• Servicii financiare: Algoritmii de evaluare a creditului pot discrimina anumite grupuri demografice din cauza datelor de intrare părtinitoare, afectând aprobarea împrumuturilor. Aceste prejudecăți pot proveni din date istorice care reflectă practici discriminatorii de creditare, perpetuând astfel inegalitatea economică.

Reducerea discriminării în AI

Pentru a aborda discriminarea în AI, pot fi aplicate mai multe strategii:

• Testarea prejudecății: Implementarea testării regulate a sistemelor AI pentru a identifica și reduce prejudecățile înainte de implementare. Aceasta implică evaluarea rezultatelor sistemului pentru a detecta impacturi diferite asupra diverselor grupuri demografice și ajustarea algoritmilor corespunzător.
• Colectarea de date incluzive: Asigurarea faptului că seturile de date de antrenament sunt reprezentative pentru întreaga populație, inclusiv pentru comunitățile marginalizate. Datele diverse pot contribui la dezvoltarea unor sisteme AI mai echitabile și mai reprezentative pentru diversitatea socială.
• Transparență algoritmică: Creșterea transparenței sistemelor AI pentru a permite părților interesate să înțeleagă și să corecteze eventualele prejudecăți. Transparența presupune documentare clară despre modul în care sunt concepuți algoritmii, ce date folosesc și procesele de luare a deciziilor.
• Guvernanță etică: Stabilirea unui control intern și extern pentru a asigura că sistemele AI respectă standardele etice și nu perpetuează discriminarea. Aceasta include implementarea unor politici care să promoveze echitatea, responsabilitatea și incluziunea în dezvoltarea și implementarea AI.

Considerații legale și etice

Discriminarea în AI nu este doar o problemă etică, ci și una legală. Diverse legi, precum Legea Egalității din Marea Britanie, interzic discriminarea pe baza unor caracteristici protejate. Conformitatea cu aceste legi este esențială pentru organizațiile care implementează sisteme AI. Cadrul legal oferă ghidaje pentru a asigura că tehnologiile AI respectă drepturile omului și nu contribuie la inegalitate. Considerațiile etice implică evaluarea impactului social mai larg al AI și asigurarea că tehnologiile sunt utilizate responsabil și echitabil.

Discriminarea în AI: lucrări științifice

Discriminarea în AI se referă la tratamentul nedrept sau inegal al indivizilor de către sistemele AI pe baza unor caracteristici specifice. Pe măsură ce tehnologiile AI influențează tot mai mult luarea deciziilor în diverse sectoare, abordarea prejudecății și a discriminării a devenit crucială. Mai jos sunt câteva lucrări științifice care explorează acest subiect:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Autori: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Această lucrare evidențiază preocuparea crescândă privind prejudecata în sistemele AI, care adesea conduce la discriminare. Autorii analizează literatura de specialitate din perspective tehnice, juridice, sociale și etice pentru a înțelege relația dintre prejudecată și discriminare în AI. Ei subliniază necesitatea colaborărilor interdisciplinare pentru a aborda eficient aceste probleme. Citește mai mult
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Autor: Bin Liu
   Deși nu este axată direct pe discriminare, această lucrare discută controversele din jurul AI, inclusiv limitările și impactul său social. Se diferențiază între „weak AI” și „strong AI” (inteligență artificială generală) și explorează valoarea potențială a „weak AI”. Înțelegerea acestor paradigme poate oferi perspective asupra modului în care prejudecățile pot fi perpetuate de diferite sisteme AI. Citește mai mult
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Autori: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Această lucrare prezintă un cadru de guvernanță AI numit modelul clepsidră, care urmărește să transpună principiile etice AI în practică. Abordează riscuri precum prejudecata și discriminarea, oferind cerințe de guvernanță la mai multe niveluri, inclusiv la nivel de mediu, organizațional și al sistemului AI. Cadrul este conceput pentru a se alinia viitoarei legi europene privind AI și pentru a asigura dezvoltarea responsabilă social a AI. Citește mai mult