Istraživanje pristranosti u tehnologiji: Sustavi umjetne inteligencije (AI) počeli su pokazivati pristranosti koje odražavaju one prisutne u društvu zbog povijesnih podataka na kojima su obučeni. Brine sve veći strah od utjecaja koji bi to mogao imati, posebice u kritičnim područjima poput medicinske dijagnoze i stručnog usmjeravanja.
Beatriz Busaniche, članica Mreže AI za feministkinje i predsjednica Fundación Vía Libre, ističe složene pristranosti unutar AI modela. Kroz dijalog, otkriva kako ovi sustavi, osim ako se rigorozno pregledaju i iterativno usavršavaju radi smanjenja pristranosti, riskiraju potvrđivanje postojećih društvenih nejednakosti.
Pristranost u stručnom usmjeravanju: U jednom otkrivajućem tečaju u Córdobi prikazano je kako AI može predlagati karijerne putove temeljene na socioekonomskom statusu. AI je savjetovao pojedince iz nižih dohodovnih kućanstava prema rizičnijim poslovima, poput građevine ili policijskog rada, otkrivajući uznemirujuću predrasudu u preporukama sustava.
Pristranost spola u prijedlozima karijere: Štoviše, studije Zaklade pokazale su zabrinjavajući trend u kojem savjeti o karijeri koje pruža AI snažno utječe spol, usmjeravajući djevojčice prema brizi i ulogama u skrbi, a dječake prema visoko plaćenim inženjerskim poljima. Ova disparitet ukazuje na potrebu za kritičkim ispitivanjem i rekalibracijom AI sustava kako bi se izbjeglo potvrđivanje stereotipa.
Povratne informacije i kulturna pristranost: S integracijom AI-a u različite industrije, pristranosti unutar tih sustava privlače više pozornosti. Joshua Weaver, direktor Texas Opportunity & Justice Inkubatora, izrazio je zabrinutost zbog povratne petlje koja pojačava postojeće predrasude kako u našoj kulturi, tako i u AI sustavima oblikovanim prema njoj.
Cilj zaObjektivan prikaz: Potreba za objektivnim prikazom u AI-u ključna je, što dokazuju nove tehnologije za učinkovitije otkrivanje raka dojke. Rasprave se usredotočuju na to trebaju li ti sustavi uzimati u obzir fiziološke razlike među rasama kako bi se izbjegle netočne dijagnoze.
Beatriz Busaniche naglašava važnost kritičkog rješavanja ovih problema, testiranja, povratnih informacija i zaštitnih mjera prije izlaganja javnosti potencijalno životno važnim tehnologijama. Njezin zaključak rezonira s pozivom na pažljivije razmatranje i djelovanje s ciljem ublažavanja pristranosti u AI sustavima.
Dodatne relevantne činjenice o pristranosti u AI: Izvan dosega članka, postoji nekoliko dodatnih važnih činjenica o pristranosti u AI sustavima:
– Prijedlozi sustava AI također mogu nastati od razvijatelja, koji nehotice mogu ugraditi svoja subjektivna mišljenja ili zanemariti razmatranja zbog homogenosti unutar timova koji razvijaju te tehnologije.
– Upotreba pristranih AI u policijskim snagama, poput algoritama za prediktivno provođenje zakona, može dovesti do nerazmjernog ciljanja određenih zajednica, pogoršavajući postojeće razlike.
– AI sustavi koji upravljaju ocjenjivanjem kredita i posuđivanjem mogu odbiti pristup finansijskim uslugama osobama iz nepovoljnijih pozadina zbog povijesnih ekonomskih nejednakosti ugrađenih u njihove obuke podataka.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Transparentnost: Postoji kontinuirana rasprava o tome koliko bi transparentni trebali biti AI sustavi, posebice kada je riječ o njihovim procesima donošenja odluka.
– Odgovornost: Dodjeljivanje odgovornosti za pristrane odluke koje donosi AI složeno je pitanje i ostaje sporno, posebice kada dođe do štete.
– Regulacija: Izazov stvaranja učinkovitih regulatornih okvira koji mogu držati korak s napretkom AI tehnologije dok istovremeno štite od pristranosti je značajan.
Prednosti i nedostaci:
Upotreba AI-a ima nekoliko prednosti, uključujući poboljšanu učinkovitost, skalabilnost usluga i potencijalno smanjenje ljudske pogreške. Međutim, nedostaci su također primjetni:
– Prednosti:
– AI može obraditi i analizirati podatke brže od ljudi.
– Može donijeti inovacije koje dovode do ekonomskog rasta i poboljšanja kvalitete života.
– AI može automatizirati repetitivne zadatke, omogućavajući ljudima da se usredotoče na složenije probleme.
– Nedostaci:
– Prijateljski AI može ojačati društvene nejednakosti.
– Ovisnost o AI-u može dovesti do gubitka poslova u određenim sektorima.
– Postoji mogućnost zloupotrebe AI-a u nadzoru i kršenju privatnosti podataka.
Preporučeni srodnipovezani linkovi:
Da biste saznali više o etičkim implikacijama i pristranostima u AI-u, sljedeći autoritetni izvori pružaju vrijedne informacije:
– ACLU
– Electronic Frontier Foundation
– UNESCO (posebno za njihov rad na etici AI)
– AI Global
U rješavanju ugrađenih pristranosti u sustavima umjetne inteligencije, čitav ekosustav – uključujući poslovne subjekte, razvijatelje, političke donositelje odluka i korisnike – mora surađivati na stvaranju pravičnih i pravednih rješenja AI-a.
The source of the article is from the blog meltyfan.es