S rostoucím nasazováním AI systémů v kritických oblastech, jako je nábor zaměstnanců, poskytování úvěrů či dokonce trestní justice, narůstají obavy z jejich potenciálu k systematickému zkreslení (bias) a následné diskriminaci. Pochopení původu těchto zkreslení a vývoj strategií pro jejich minimalizaci je klíčové pro zajištění a etického využití AI.
Zkreslení v AI systémech často pramení již ze samotných dat, na kterých jsou tyto systémy trénovány. Pokud trénovací data odrážejí historické nebo společenské předsudky a nerovnosti, AI se tyto vzorce naučí a bude je reprodukovat, či dokonce zesilovat. Dalším problémem je nedostatečná reprezentace určitých skupin v datech. Zkreslení může vzniknout i nepřímo, skrze tzv. proxy proměnné – data, která sama o sobě nejsou citlivá (např. poštovní směrovací číslo), ale silně korelují s chráněnými charakteristikami (jako je rasa nebo socioekonomický status) a mohou vést k nepřímé diskriminaci.
Samotný návrh algoritmů a proces modelování mohou být dalšími zdroji problémů. Vývojáři, ať už vědomě nebo nevědomě, mohou do systémů vnést své předsudky při výběru atributů, definování cílových funkcí nebo interpretaci výsledků. Optimalizace modelu na základě určitých metrik výkonu, jako je celková přesnost, může maskovat špatný výkon systému pro minoritní skupiny. Navíc mohou vznikat zpětnovazební smyčky, kdy výstupy AI ovlivňují reálný svět způsobem, který generuje nová data potvrzující původní zkreslení.
Důsledky zkreslených AI systémů mohou být závažné a vést k prohlubování sociálních nerovností, nespravedlivému odepření příležitostí a ztrátě důvěry v technologie. Minimalizace biasu a diskriminace proto vyžaduje komplexní a multidisciplinární přístup. Začíná to již u sběru a přípravy dat – je nutné usilovat o co nejreprezentativnější a nejméně zkreslené datové sady, provádět pečlivý audit dat na přítomnost skrytých biasů.
V oblasti algoritmů se rozvíjí tzv. Fairness-Aware Machine Learning (FA ML), které se snaží zabudovat metriky spravedlnosti přímo do procesu učení modelu. Důležitá je také transparentnost a vysvětlitelnost AI (Explainable AI, XAI), která umožňuje lépe pochopit, jak systémy dospívají ke svým rozhodnutím, a identifikovat potenciální zdroje zkreslení. Vytváření diverzifikovaných vývojářských týmů může pomoci odhalit širší spektrum potenciálních problémů. Implementace robustních etických rámců, pravidelné audity algoritmů nezávislými stranami, jsou nezbytnými kroky k zajištění odpovědného vývoje a nasazování AI.
Zdroj: ICT NETWORK NEWS
