Дискриминация и искусственный интеллект: вызовы и решения

Искусственный интеллект IRS и дискриминация (перевод)

Введение

Налоговая служба США (IRS) использует искусственный интеллект (AI) для автоматизации многих своих процессов. Эта технология имеет ряд преимуществ, включая повышение эффективности и сокращение затрат. Однако существуют опасения, что искусственный интеллект ИИ может также использоваться для дискриминации отдельных лиц или групп.

Как ИИ может использоваться для дискриминации

ИИ может использоваться для дискриминации различными способами. Один из распространенных способов - предвзятые данные. Если данные, используемые для обучения модели ИИ, содержат предубеждения, то модель будет также предвзята. Это может привести к тому, что ИИ будет принимать несправедливые или дискриминационные решения.

Другой способ, которым ИИ может использоваться для дискриминации, заключается в самом алгоритме. Если алгоритм не разработан должным образом, он может привести к предвзятым результатам. Например, если алгоритм не учитывает определенные факторы, он может привести к дискриминации в отношении людей из определенных групп.

Примеры дискриминации, связанной с ИИ

Существует множество примеров дискриминации, связанной с ИИ. Одним из таких примеров является использование ПО для распознавания лиц в правоохранительных органах. Исследования показали, что программное обеспечение для распознавания лиц более ошибочно идентифицирует людей с темной кожей, чем людей со светлой кожей. Это может привести к несправедливому задержанию и преследованию людей с темной кожей.

Другим примером дискриминации, связанной с ИИ, является использование алгоритмов для принятия решений о кредитовании. Исследования показали, что алгоритмы принятия решений о кредитовании чаще отвергают заявки чернокожих заемщиков, чем заявки белых заемщиков. Это может привести к меньшему доступу к кредиту для чернокожих заемщиков и затруднению покупки ими домов или открытия бизнеса.

Как предотвратить дискриминацию, связанную с ИИ

Важно принять меры для предотвращения дискриминации, связанной с ИИ. Это можно сделать несколькими способами.

Один из способов предотвратить дискриминацию, связанную с ИИ, - использовать данные, не содержащие предубеждений. Это означает, что данные, используемые для обучения модели ИИ, не должны содержать предвзятости против какой-либо конкретной группы людей.

Другой способ предотвращения дискриминации, связанной с ИИ, - разработать алгоритмы, не содержащие предубеждений. Это означает, что алгоритмы должны быть разработаны таким образом, чтобы учитывать все соответствующие факторы и не приводить к предвзятым результатам.

Наконец, важно обеспечить прозрачность и подотчетность ИИ. Это означает, что организации должны быть прозрачными о том, как они используют ИИ, и должны иметь механизмы подотчетности на месте, чтобы гарантировать, что ИИ не используется для дискриминации.

Заключение

Искусственный интеллект может быть мощным инструментом для хорошего, но он также может использоваться для дискриминации. Важно осознавать риски дискриминации, связанной с ИИ, и принимать меры для ее предотвращения. Используя данные, не содержащие предубеждений, разрабатывая алгоритмы, не содержащие предубеждений, и обеспечивая прозрачность и подотчетность ИИ, мы можем гарантировать, что ИИ используется во благо всех.