Phân biệt đối xử

Phân biệt đối xử trong AI đề cập đến việc đối xử không công bằng hoặc không bình đẳng với các cá nhân hoặc nhóm dựa trên các đặc điểm được bảo vệ như chủng tộc, giới tính, tuổi tác hoặc khuyết tật. Sự phân biệt này thường là kết quả của những thiên lệch được nhúng trong các hệ thống AI, có thể xuất hiện trong quá trình thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán hoặc triển khai. Phân biệt đối xử có thể ảnh hưởng lớn đến bình đẳng xã hội và kinh tế, dẫn đến những hậu quả bất lợi cho các cộng đồng yếu thế hoặc chưa được phục vụ đầy đủ. Khi các hệ thống AI ngày càng được tích hợp vào quy trình ra quyết định, nguy cơ phân biệt đối xử tăng lên, đòi hỏi phải kiểm tra kỹ lưỡng và thực hiện các biện pháp chủ động để giảm thiểu những tác động này.

Hiểu nguồn gốc của phân biệt đối xử trong AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) và các hệ thống học máy phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu để đưa ra quyết định. Nếu dữ liệu dùng để huấn luyện các hệ thống này bị thiên lệch hoặc không đại diện, nó có thể dẫn đến thiên lệch thuật toán, gây ra các hành vi phân biệt đối xử. Ví dụ, nếu một hệ thống nhận diện khuôn mặt được huấn luyện chủ yếu bằng hình ảnh của người da trắng, nó có thể hoạt động kém khi nhận diện khuôn mặt của người da màu.

Nguồn gốc của phân biệt đối xử trong AI có thể bắt nguồn từ nhiều yếu tố:

• Thiên lệch dữ liệu: Các hệ thống AI học từ dữ liệu mà chúng được huấn luyện. Nếu dữ liệu này chứa các thiên lệch, AI sẽ phản ánh những thiên lệch đó trong kết quả của mình. Ví dụ, dữ liệu huấn luyện thiên lệch có thể khiến hệ thống AI ưu ái một số nhóm hơn nhóm khác.
• Thiết kế thuật toán: Bản thân các thuật toán có thể được thiết kế theo cách vô tình ưu tiên một số biến số nhất định, dẫn đến kết quả thiên lệch. Điều này có thể xảy ra khi các nhà phát triển vô tình mã hóa thiên lệch của bản thân vào hệ thống.
• Thiên lệch xã hội: Các hệ thống AI có thể phản chiếu thiên lệch xã hội hiện hữu, phản ánh các vấn đề hệ thống tồn tại trong dữ liệu mà chúng sử dụng. Điều này bao gồm các thiên lệch liên quan đến chủng tộc, giới tính và địa vị kinh tế xã hội.

Các khái niệm chính

• Thiên lệch thuật toán: Những sai sót hoặc định kiến trong hệ thống AI dẫn đến kết quả không công bằng cho một số nhóm nhất định. Thiên lệch thuật toán có thể xuất phát từ dữ liệu huấn luyện thiên lệch, thiết kế thuật toán có lỗi, hoặc cả hai. Khi các hệ thống AI đưa ra quyết định dựa trên các mẫu thiên lệch, chúng có thể duy trì và thậm chí khuếch đại bất bình đẳng xã hội.
• Dữ liệu huấn luyện: Bộ dữ liệu được sử dụng để dạy các hệ thống AI. Nếu dữ liệu này có thiên lệch, AI có thể học và duy trì các thiên lệch đó. Đảm bảo dữ liệu huấn luyện đa dạng và cân bằng là điều quan trọng để phát triển hệ thống AI công bằng.
• Thực hành phân biệt đối xử: Các thực hành dẫn đến đối xử không công bằng với cá nhân dựa trên các đặc điểm được bảo vệ thông qua các hệ thống AI. Thực hành phân biệt đối xử có thể xảy ra trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tuyển dụng, tư pháp hình sự và chăm sóc sức khỏe, nơi các hệ thống AI được triển khai.

Ví dụ về phân biệt đối xử trong AI

1. Nhận diện khuôn mặt: Các hệ thống này đã chứng minh kém chính xác hơn khi nhận diện các cá nhân thuộc nhóm sắc tộc thiểu số do dữ liệu huấn luyện mất cân bằng. Điều này dẫn đến tỷ lệ nhận diện sai cao hơn đối với người da màu, làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư và vi phạm quyền công dân.
2. Thuật toán y tế: Một ví dụ điển hình là một thuật toán được sử dụng tại các bệnh viện Hoa Kỳ, ưu tiên bệnh nhân da trắng hơn bệnh nhân da đen do dữ liệu thiên lệch liên quan đến chi phí chăm sóc sức khỏe. Điều này xuất phát từ việc thuật toán dựa vào chi tiêu y tế trong quá khứ làm đại diện cho nhu cầu sức khỏe, vô tình gây bất lợi cho bệnh nhân da đen vốn có ít cơ hội tiếp cận dịch vụ y tế hơn trong lịch sử.
3. Thuật toán tuyển dụng: Một hệ thống AI được Amazon sử dụng từng bị phát hiện thiên lệch với phụ nữ vì được huấn luyện trên các hồ sơ ứng tuyển chủ yếu do nam giới gửi. Thiên lệch này khiến thuật toán ưu tiên các ứng viên nam, duy trì sự chênh lệch giới trong tuyển dụng ngành công nghệ.

Ứng dụng và tác động

Các hệ thống AI ngày càng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tuyển dụng, chăm sóc sức khỏe, tư pháp hình sự và tài chính. Mỗi lĩnh vực này đều có nguy cơ xảy ra phân biệt đối xử:

• Tuyển dụng: Hệ thống tuyển dụng ứng dụng AI có thể vô tình củng cố các thiên lệch vốn có trong dữ liệu tuyển dụng lịch sử, dẫn đến thực hành tuyển dụng phân biệt đối xử. Các thiên lệch này có thể xuất phát từ dữ liệu mất cân bằng về mặt nhân khẩu học, dẫn đến loại trừ không chủ ý các ứng viên đủ điều kiện dựa trên giới tính, chủng tộc hoặc đặc điểm khác.
• Tư pháp hình sự: Các công cụ thuật toán dùng để đánh giá rủi ro có thể duy trì thiên lệch chủng tộc tồn tại trong dữ liệu tội phạm, dẫn đến đối xử không công bằng với các nhóm thiểu số. Những công cụ này có thể ảnh hưởng đến các quyết định về bảo lãnh, kết án và ân xá, với các thuật toán thiên lệch có nguy cơ làm trầm trọng thêm bất công hệ thống.
• Dịch vụ tài chính: Thuật toán chấm điểm tín dụng có thể phân biệt đối xử với một số nhóm dân cư do dữ liệu đầu vào thiên lệch, ảnh hưởng đến việc phê duyệt khoản vay. Các thiên lệch này có thể bắt nguồn từ dữ liệu lịch sử phản ánh thực tiễn cho vay phân biệt, từ đó duy trì bất bình đẳng kinh tế.

Giảm thiểu phân biệt đối xử trong AI

Để giải quyết phân biệt đối xử trong AI, có thể áp dụng một số chiến lược:

• Kiểm tra thiên lệch: Thực hiện kiểm tra thường xuyên các hệ thống AI để phát hiện và giảm thiểu thiên lệch trước khi triển khai. Việc này bao gồm đánh giá kết quả đầu ra của hệ thống đối với các nhóm nhân khẩu học khác nhau và điều chỉnh thuật toán cho phù hợp.
• Thu thập dữ liệu toàn diện: Đảm bảo các bộ dữ liệu huấn luyện đại diện cho toàn bộ dân số, bao gồm cả các cộng đồng yếu thế. Dữ liệu đa dạng sẽ giúp xây dựng các hệ thống AI công bằng và phản ánh sự đa dạng xã hội.
• Minh bạch thuật toán: Làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch hơn để các bên liên quan có thể hiểu và điều chỉnh các thiên lệch tiềm ẩn. Minh bạch bao gồm việc có tài liệu rõ ràng về cách thiết kế thuật toán, dữ liệu sử dụng và quá trình ra quyết định.
• Quản trị đạo đức: Thiết lập giám sát nội bộ và bên ngoài để đảm bảo các hệ thống AI tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và không duy trì phân biệt đối xử. Điều này bao gồm thực hiện các chính sách thúc đẩy công bằng, trách nhiệm và tính toàn diện trong phát triển và triển khai AI.

Khía cạnh pháp lý và đạo đức

Phân biệt đối xử trong AI không chỉ là vấn đề đạo đức mà còn là vấn đề pháp lý. Nhiều luật pháp, như Đạo luật Bình đẳng của Vương quốc Anh, cấm phân biệt đối xử dựa trên các đặc điểm được bảo vệ. Tuân thủ các quy định này là điều thiết yếu đối với các tổ chức khi triển khai hệ thống AI. Khung pháp lý cung cấp hướng dẫn để đảm bảo các công nghệ AI bảo vệ quyền con người và không góp phần vào bất bình đẳng. Các cân nhắc về đạo đức liên quan đến việc đánh giá tác động xã hội rộng lớn hơn của AI và đảm bảo công nghệ được sử dụng một cách có trách nhiệm và công bằng.

Phân biệt đối xử trong AI: Các bài báo khoa học

Phân biệt đối xử trong AI đề cập đến việc đối xử không công bằng hoặc không bình đẳng với cá nhân bởi các hệ thống AI dựa trên một số đặc điểm nhất định. Khi công nghệ AI ngày càng ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực, việc giải quyết thiên lệch và phân biệt đối xử trở nên vô cùng quan trọng. Dưới đây là một số bài báo khoa học nghiên cứu về chủ đề này:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Tác giả: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Bài báo này nêu bật mối quan ngại ngày càng tăng về thiên lệch trong các hệ thống AI, vốn thường dẫn đến phân biệt đối xử. Các tác giả khảo sát tài liệu từ các góc độ kỹ thuật, pháp lý, xã hội và đạo đức để hiểu mối liên hệ giữa thiên lệch và phân biệt đối xử trong AI. Họ nhấn mạnh sự cần thiết của hợp tác liên ngành để giải quyết hiệu quả những vấn đề này. Đọc thêm
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Tác giả: Bin Liu
   Mặc dù không tập trung trực tiếp vào phân biệt đối xử, bài báo này bàn về những tranh cãi xoay quanh AI, bao gồm cả hạn chế và tác động xã hội của nó. Bài viết phân biệt giữa “AI yếu” và “AI mạnh” (trí tuệ nhân tạo tổng quát) và khám phá giá trị tiềm năng của “AI yếu”. Hiểu được những mô hình này có thể cung cấp cái nhìn về cách thiên lệch có thể được duy trì bởi các hệ thống AI khác nhau. Đọc thêm
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Tác giả: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Bài báo này trình bày một khung quản trị AI có tên mô hình đồng hồ cát, nhằm chuyển các nguyên tắc AI đạo đức vào thực tiễn. Khung này giải quyết các rủi ro như thiên lệch và phân biệt đối xử bằng cách đưa ra các yêu cầu quản trị ở nhiều cấp độ, bao gồm môi trường, tổ chức và hệ thống AI. Khung này được thiết kế để phù hợp với Đạo luật AI châu Âu sắp tới và đảm bảo phát triển AI có trách nhiệm với xã hội. Đọc thêm