Diskriminering

Diskriminering inom AI syftar på orättvis eller ojämlik behandling av individer eller grupper baserat på skyddade egenskaper såsom ras, kön, ålder eller funktionsnedsättning. Denna diskriminering är ofta ett resultat av fördomar som är inbyggda i AI-system, vilka kan uppstå under datainsamling, algoritmutveckling eller vid implementering. Diskriminering kan få stora konsekvenser för social och ekonomisk jämlikhet och leda till negativa effekter för marginaliserade eller underrepresenterade samhällsgrupper. Eftersom AI-system blir allt mer integrerade i beslutsfattande processer ökar risken för diskriminering, vilket kräver noggrann granskning och proaktiva åtgärder för att motverka dessa effekter.

Förstå rötterna till diskriminering inom AI

Artificiell intelligens (AI) och maskininlärningssystem är starkt beroende av data för att fatta beslut. Om datan som används för att träna dessa system är partisk eller icke-representativ kan det leda till algoritmisk bias, vilket kan resultera i diskriminerande praxis. Till exempel om ett ansiktsigenkänningssystem tränas huvudsakligen på bilder av vita personer, kan det prestera sämre för personer med annan hudfärg.

Rötterna till diskriminering inom AI kan spåras till flera faktorer:

• Databias: AI-system lär sig från den data de tränas på. Om denna data innehåller fördomar kommer AI:n att återspegla dessa i sina resultat. Till exempel kan partisk träningsdata göra att AI-system gynnar vissa grupper framför andra.
• Algoritmdesign: Själva algoritmerna kan vara utformade på sätt som oavsiktligt prioriterar vissa variabler, vilket leder till partiska utfall. Detta kan ske när utvecklare omedvetet kodar in sina egna fördomar i systemet.
• Samhälleliga fördomar: AI-system kan spegla existerande samhälleliga fördomar, och därmed återskapa systematiska problem som förekommer i den data de använder. Detta inkluderar bias relaterade till ras, kön och socioekonomisk status.

Viktiga begrepp

• Algoritmisk bias: Fel eller fördomar i AI-system som leder till orättvisa utfall för vissa grupper. Algoritmisk bias kan bero på partisk träningsdata, bristfällig algoritmdesign eller bådadera. När AI-system tar beslut baserat på partiska mönster kan de upprätthålla och till och med förstärka samhälleliga orättvisor.
• Träningsdata: Den datamängd som används för att lära AI-system. Om denna data är partisk kan AI:n lära sig och föra vidare dessa fördomar. Att säkerställa mångsidig och balanserad träningsdata är avgörande för att utveckla rättvisa AI-system.
• Diskriminerande praxis: Praxis som leder till orättvis behandling av individer baserat på skyddade egenskaper genom AI-system. Diskriminerande praxis kan förekomma i olika områden, såsom rekrytering, rättsväsende och sjukvård där AI-system används.

Exempel på diskriminering inom AI

1. Ansiktsigenkänning: Dessa system har visat sig vara mindre träffsäkra för att identifiera personer från etniska minoriteter på grund av obalanserad träningsdata. Detta har lett till högre grad av felidentifiering bland personer med annan hudfärg och väckt oro kring integritet och civila rättigheter.
2. Hälsoalgoritmer: Ett uppmärksammat exempel är en algoritm som användes på amerikanska sjukhus och prioriterade vita patienter framför svarta på grund av partisk data kopplad till sjukvårdskostnader. Algoritmen byggde på historisk sjukvårdsanvändning som mått på behov, vilket missgynnade svarta patienter som historiskt haft sämre tillgång till sjukvård.
3. Rekryteringsalgoritmer: Ett AI-system som användes av Amazon visade sig vara partiskt mot kvinnor eftersom det tränades på CV:n som mestadels skickats in av män. Biasen gjorde att algoritmen gynnade manliga kandidater och upprätthöll könsskillnader inom techrekrytering.

Användningsområden och konsekvenser

AI-system används alltmer inom olika sektorer såsom rekrytering, sjukvård, rättsväsende och finans. Varje område har visat potential för diskriminering:

• Rekrytering: AI-baserade rekryteringssystem kan oavsiktligt förstärka befintliga bias i historisk anställningsdata, vilket leder till diskriminerande anställningspraxis. Sådan bias kan uppstå från snedfördelad data som överrepresenterar vissa demografier och utesluter kvalificerade kandidater baserat på kön, ras eller andra egenskaper.
• Rättsväsende: Algoritmiska verktyg för riskbedömning kan upprätthålla rasbias som finns i brottsstatistik, vilket leder till orättvis behandling av minoritetsgrupper. Dessa verktyg kan påverka beslut om borgen, straff och villkorlig frigivning, där partiska algoritmer kan förstärka systematiska orättvisor.
• Finansiella tjänster: Kreditscoringsalgoritmer kan diskriminera vissa demografiska grupper på grund av partisk indata, vilket påverkar lånebeslut. Biasen kan härstamma från historiska data som återspeglar diskriminerande utlåningspraxis och därigenom förstärker ekonomisk ojämlikhet.

Motverka diskriminering inom AI

För att hantera diskriminering inom AI kan flera strategier användas:

• Bias-testning: Regelbunden testning av AI-system för att identifiera och motverka bias före implementering. Detta innebär att granska systemets resultat för olika demografiska grupper och justera algoritmerna vid behov.
• Inkluderande datainsamling: Säkerställa att träningsdata är representativ för hela befolkningen, inklusive marginaliserade grupper. Mångsidig data bidrar till mer rättvisa AI-system som speglar samhällets mångfald.
• Algoritmisk transparens: Göra AI-system mer transparenta för att intressenter ska kunna förstå och åtgärda potentiella bias. Transparens innebär tydlig dokumentation av hur algoritmerna är utformade, vilken data de använder och hur beslutsprocesserna ser ut.
• Etisk styrning: Införa intern och extern tillsyn för att säkerställa att AI-system följer etiska riktlinjer och inte upprätthåller diskriminering. Detta inkluderar policyer som främjar rättvisa, ansvarstagande och inkludering vid utveckling och implementering av AI.

Rättsliga och etiska aspekter

Diskriminering inom AI är inte bara en etisk fråga utan även en juridisk. Olika lagar, såsom Storbritanniens Equality Act, förbjuder diskriminering baserat på skyddade egenskaper. Efterlevnad av dessa lagar är avgörande för organisationer som använder AI-system. Juridiska ramar ger riktlinjer för att säkerställa att AI-teknologier respekterar mänskliga rättigheter och inte bidrar till ojämlikhet. Etiska överväganden handlar om att bedöma AI:s vidare samhällspåverkan och att säkerställa ett ansvarsfullt och rättvist användande av teknologin.

Diskriminering inom AI: Vetenskapliga artiklar

Diskriminering inom AI syftar på orättvis eller ojämlik behandling av individer av AI-system baserat på vissa egenskaper. I takt med att AI-teknik alltmer påverkar beslutsfattande inom olika sektorer har behovet av att hantera bias och diskriminering blivit avgörande. Nedan listas några vetenskapliga artiklar som behandlar ämnet:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Författare: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Denna artikel belyser den ökande oron för bias i AI-system, som ofta leder till diskriminering. Författarna sammanfattar litteratur från tekniska, juridiska, sociala och etiska perspektiv för att förstå sambandet mellan bias och diskriminering i AI. De betonar behovet av tvärvetenskapligt samarbete för att effektivt hantera dessa frågor. Läs mer
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Författare: Bin Liu
   Även om artikeln inte direkt fokuserar på diskriminering, diskuterar den kontroverser kring AI, inklusive dess begränsningar och samhälleliga påverkan. Den särskiljer mellan “weak AI” och “strong AI” (artificiell generell intelligens) och utforskar det potentiella värdet av “weak AI”. Att förstå dessa paradigmer kan ge insikt i hur bias kan föras vidare av olika AI-system. Läs mer
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Författare: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Denna artikel presenterar ett ramverk för AI-styrning kallat hourglass-modellen, som syftar till att omsätta etiska AI-principer i praktiken. Den tar upp risker som bias och diskriminering genom att ange styrningskrav på flera nivåer, inklusive miljö-, organisations- och AI-systemnivå. Ramverket är utformat för att ligga i linje med den kommande europeiska AI-förordningen och säkerställa ett socialt ansvarsfullt AI-utvecklingsarbete. Läs mer