Diskriminácia

Diskriminácia v AI označuje nespravodlivé alebo nerovné zaobchádzanie s jednotlivcami alebo skupinami na základe chránených charakteristík, ako sú rasa, pohlavie, vek alebo zdravotné postihnutie. Táto diskriminácia je často výsledkom predsudkov zakorenených v AI systémoch, ktoré sa môžu prejaviť počas zberu dát, vývoja algoritmov alebo v procese ich nasadenia. Diskriminácia môže mať významné dopady na sociálnu a ekonomickú rovnosť, čo vedie k nepriaznivým dôsledkom pre marginalizované alebo nedostatočne zastúpené komunity. S rastúcou integráciou AI systémov do rozhodovacích procesov sa zvyšuje aj potenciál pre diskrimináciu, čo si vyžaduje dôkladnú kontrolu a proaktívne opatrenia na zmiernenie týchto vplyvov.

Pochopenie koreňov diskriminácie v AI

Umelá inteligencia (AI) a systémy strojového učenia sa pri rozhodovaní silno spoliehajú na dáta. Ak sú dáta použité na trénovanie týchto systémov zaujaté alebo nereprezentatívne, môže to viesť k algoritmickej zaujatosti, ktorá môže mať za následok diskriminačné praktiky. Napríklad, ak je systém rozpoznávania tváre trénovaný prevažne na obrázkoch bielych ľudí, môže vykazovať slabšiu presnosť pri rozpoznávaní tvárí ľudí inej farby pleti.

Koreň diskriminácie v AI možno nájsť v niekoľkých faktoroch:

• Zaujaté dáta: AI systémy sa učia z dát, na ktorých sú trénované. Ak tieto dáta obsahujú predsudky, AI ich bude prirodzene odrážať aj vo svojich výstupoch. Napríklad, zaujaté tréningové dáta môžu viesť k tomu, že AI systémy budú uprednostňovať určité skupiny pred inými.
• Návrh algoritmov: Samotné algoritmy môžu byť navrhnuté spôsobom, ktorý neúmyselne uprednostňuje niektoré premenné pred inými, čo vedie k zaujatým výsledkom. To sa môže stať, keď vývojári nevedomky zakódujú svoje vlastné predsudky do systému.
• Spoločenské predsudky: AI systémy môžu zrkadliť existujúce spoločenské predsudky, ktoré sa odrážajú v dátach, ktoré využívajú. To zahŕňa predsudky súvisiace s rasou, pohlavím a sociálno-ekonomickým statusom.

Kľúčové pojmy

• Algoritmická zaujatost: Chyby alebo predsudky v AI systémoch, ktoré vedú k neférovým výsledkom pre niektoré skupiny. Algoritmická zaujatost môže pochádzať zo zaujatých tréningových dát, chybných návrhov algoritmov alebo ich kombinácie. Keď AI systémy robia rozhodnutia na základe zaujatých vzorcov, môžu prehlbovať a zosilňovať spoločenské nerovnosti.
• Tréningové dáta: Dátový súbor, ktorý slúži na učenie AI systémov. Ak sú tieto dáta zaujaté, AI sa môže tieto predsudky naučiť a ďalej ich šíriť. Zabezpečenie rôznorodých a vyvážených tréningových dát je kľúčové pre vývoj férových AI systémov.
• Diskriminačné praktiky: Praktiky, ktoré vedú k neférovému zaobchádzaniu s jednotlivcami na základe chránených charakteristík prostredníctvom AI systémov. Diskriminačné praktiky sa môžu vyskytnúť v rôznych oblastiach, vrátane náboru, trestného práva a zdravotnej starostlivosti, kde sa AI systémy používajú.

Príklady diskriminácie v AI

1. Rozpoznávanie tváre: Tieto systémy preukázali nižšiu presnosť pri identifikácii osôb z menšinových etnických skupín kvôli nevyváženým tréningovým dátam. To viedlo k vyšším mieram nesprávnej identifikácie u ľudí inej farby pleti, čo vyvoláva obavy o ochranu súkromia a porušovanie občianskych práv.
2. Algoritmy v zdravotníctve: Významným príkladom je algoritmus používaný v amerických nemocniciach, ktorý uprednostňoval bielych pacientov pred čiernymi v dôsledku zaujatých údajov o nákladoch na zdravotnú starostlivosť. Tieto výsledky vyplývali z toho, že algoritmus používal historické výdavky ako zástupný ukazovateľ zdravotných potrieb, čo neúmyselne znevýhodnilo čiernych pacientov, ktorí mali historicky horší prístup k zdravotnej starostlivosti.
3. Výberové algoritmy: AI systém používaný Amazonom bol zaujatý voči ženám, pretože bol trénovaný na životopisoch prevažne od mužov. Táto zaujatost spôsobila, že algoritmus uprednostňoval mužských kandidátov, čím prehlboval rodové rozdiely v IT sektore.

Príklady použitia a dôsledky

AI systémy sa čoraz viac využívajú v rôznych sektoroch, vrátane náboru, zdravotníctva, trestného práva a financií. Každá z týchto oblastí má potenciál na vznik diskriminácie:

• Nábor: Systémy na nábor s podporou AI môžu neúmyselne posilňovať existujúce predsudky prítomné v historických dátach o prijímaní, čo vedie k diskriminačným náborovým praktikám. Takéto predsudky môžu vzniknúť z nevyvážených dát, ktoré nadmerne zastupujú určité demografické skupiny, čo vedie k neúmyselnému vylúčeniu kvalifikovaných kandidátov na základe pohlavia, rasy alebo iných charakteristík.
• Trestné právo: Algoritmické nástroje používané na hodnotenie rizika môžu prehlbovať rasové predsudky obsiahnuté v údajoch o kriminalite, čo vedie k neférovému zaobchádzaniu s menšinovými skupinami. Tieto nástroje môžu ovplyvniť rozhodnutia týkajúce sa kaucie, trestov a podmienečného prepustenia, pričom zaujaté algoritmy môžu ešte viac zhoršiť systémové nespravodlivosti.
• Finančné služby: Algoritmy na hodnotenie úverovej bonity môžu diskriminovať určité demografické skupiny kvôli zaujatým vstupným údajom, čo ovplyvňuje schvaľovanie úverov. Tieto predsudky môžu vychádzať z historických dát odrážajúcich diskriminačné úverové praktiky, čím prehlbujú ekonomickú nerovnosť.

Zmierňovanie diskriminácie v AI

Na riešenie diskriminácie v AI možno uplatniť niekoľko stratégií:

• Testovanie zaujatosti: Implementácia pravidelného testovania AI systémov na identifikáciu a zmiernenie predsudkov pred ich nasadením. To zahŕňa hodnotenie výstupov systému z hľadiska rozdielneho dopadu na rôzne demografické skupiny a úpravu algoritmov podľa potreby.
• Inkluzívny zber dát: Zabezpečenie toho, aby tréningové dátové súbory reprezentovali celú populáciu vrátane marginalizovaných komunít. Rôznorodé dáta pomáhajú vytvárať AI systémy, ktoré sú férovejšie a lepšie odrážajú spoločenskú rozmanitosť.
• Algoritmická transparentnosť: Zvýšenie transparentnosti AI systémov, aby mohli zainteresované strany pochopiť a odstrániť potenciálne predsudky. Transparentnosť zahŕňa jasnú dokumentáciu návrhu algoritmov, použitých dát a rozhodovacích procesov.
• Etické riadenie: Zavedenie vnútorného aj vonkajšieho dohľadu na zaistenie súladu AI systémov s etickými štandardmi a prevenciu diskriminácie. To zahŕňa implementáciu politík podporujúcich férovosť, zodpovednosť a inklúziu pri vývoji a nasadzovaní AI.

Právne a etické aspekty

Diskriminácia v AI nie je len etickou, ale aj právnou otázkou. Rôzne zákony, ako napríklad britský Equality Act, zakazujú diskrimináciu na základe chránených charakteristík. Dodržiavanie týchto zákonov je nevyhnutné pre organizácie nasadzujúce AI systémy. Právne rámce poskytujú smernice na zabezpečenie toho, aby AI technológie rešpektovali ľudské práva a neprispievali k nerovnosti. Etické aspekty zahŕňajú hodnotenie širších spoločenských dopadov AI a zabezpečenie zodpovedného a spravodlivého využívania týchto technológií.

Diskriminácia v AI: vedecké články

Diskriminácia v AI označuje nespravodlivé alebo nerovné zaobchádzanie s jednotlivcami zo strany AI systémov na základe určitých charakteristík. S rastúcim vplyvom AI technológií na rozhodovanie v rôznych sektoroch sa riešenie zaujatosti a diskriminácie stalo kľúčovým. Nižšie uvádzame niekoľko vedeckých článkov, ktoré sa tejto téme venujú:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Autori: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Tento článok zdôrazňuje rastúce obavy zo zaujatosti v AI systémoch, ktorá často vedie k diskriminácii. Autori mapujú literatúru z technického, právneho, sociálneho a etického pohľadu, aby pochopili vzťah medzi zaujatostou a diskrimináciou v AI. Zdôrazňujú potrebu medziodborovej spolupráce na efektívne riešenie týchto problémov. Čítať viac
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Autor: Bin Liu
   Hoci sa priamo nezameriava na diskrimináciu, tento článok rozoberá kontroverzie spojené s AI, vrátane jej obmedzení a spoločenských dopadov. Rozlišuje medzi “slabou AI” a “silnou AI” (všeobecná umelá inteligencia) a skúma potenciálnu hodnotu “slabej AI”. Pochopenie týchto paradigmat poskytuje pohľad na to, ako môžu byť predsudky v rôznych AI systémoch pretrvávajúce. Čítať viac
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Autori: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Tento článok predstavuje rámec riadenia AI s názvom hourglass model, ktorý má za cieľ pretaviť etické princípy AI do praxe. Rieši riziká, ako sú zaujatost a diskriminácia, prostredníctvom požiadaviek na riadenie na viacerých úrovniach – environmentálnej, organizačnej a úrovni AI systému. Rámec je navrhnutý tak, aby bol v súlade s pripravovaným európskym zákonom o AI a zabezpečil spoločensky zodpovedný rozvoj AI. Čítať viac