Uprzedzenia sztucznej inteligencji – dlaczego warto z nimi walczyć?

Uprzedzenia sztucznej inteligencji

Narzędzia AI to modele językowe, które zostały zaprogramowane przez człowieka. Bazują one na dostępnych informacjach wygenerowanych wcześniej przez użytkowników. Sztuczna inteligencja została stworzona na podobieństwo ludzkiego umysłu, a twórca – człowiek – przekazał jej nie tylko wiedzę, ale również własne przekonania. Następnie jako użytkownicy uczymy każdy model językowy, utwierdzając go w konkretnym punkcie widzenia lub prezentując odmienny.

W efekcie pojawił się poważny problem, jakim są uprzedzenia sztucznej inteligencji. Wynikają one między innymi ze stereotypów obecnych w dyskursie. Może dotyczyć rasy, płci, pochodzenia czy statusu społecznego. Bez wątpienia, uprzedzenia sztucznej inteligencji wpływają na dane wyjściowe oraz ich obiektywizm.

 

Dlaczego uprzedzenia sztucznej inteligencji to tak poważny problem?

Jeśli narzędzia sztucznej inteligencji uczą się na danych użytkowników, a nie zadbamy o ich różnorodność, w jaki sposób możemy upewnić się, że wyniki sztucznej inteligencji są rzeczywiście zróżnicowane?

Część stereotypów jest widoczna już przy najprostszych zapytaniach. Thiara Cavades podała prosty przykład. Poprośmy model językowy o przedstawienie prezydenta przemawiającego na konferencji. Prawdopodobnie pojawi się biały mężczyzna, co pokazuje brak zróżnicowania.

Taka stronniczość sztucznej inteligencji prowadzi nie do rozwoju, a do regresji. Modele językowe korzystające z danych historycznych generują wyniki historyczne. Jeżeli nie zapewnimy inkluzywności, utrwalimy te uprzedzenia oraz wzmocnimy te ideę oraz uprzedzenia.

 

Więcej informacji na temat problemu uprzedzeń sztucznej inteligencji znajdziesz w naszym wywiadzie:

Jak zredukować uprzedzenia sztucznej inteligencji? Inkluzywność

Kluczem do uniknięcia stronniczości jest inkluzywność, która powinna obejmować nie tylko wyniki wyjściowe, ale również etapy projektowania narzędzia. Dlatego należy zwrócić szczególną uwagę na zróżnicowanie pracowników zajmujących się rozwojem technologii. Dzięki temu można uniknąć reprodukcji uprzedzeń oraz powielania błędów czy złych decyzji.

Dlaczego jest to tak ważne? Thiara Cavades przedstawiła prosty przykład. Spójrzmy na to z perspektywy pracodawcy i pracownika. Czy jako właściciel firmy zatrudniłbyś rasistę lub osobę dyskryminujących mniejszości? Jak wpłynęłoby to na wizerunek Twojej marki? Z tego względu warto inwestować w rozwiązania, które pomogą w zróżnicowaniu wyników i sposobu, w jaki są one osiągane.

Dzięki inkluzywności możesz mieć pewność tworzenia wyników, które nie zaszkodzą firmie.

 

Inkluzywność w systemach Amazon

Jednym z przykładów firmy, która dostrzegła problem i postanowiła wdrożyć zmiany do swojego systemu. Opracowane narzędzie wyciągnęło wnioski na podstawie danych historycznych, że dotychczas firma zatrudniała mężczyzn na wyższe stanowiska z większym wynagrodzeniem. W efekcie system sugerował właśnie takich kandydatów w rekrutacji kierowników czy menadżerów. Kontynuowanie takich działań nie poprawiłoby rezultatów firmy w obszarze HR oraz nie prowadziło do rozwoju.

Rozwiązaniem, które zostały wprowadzone, było usunięcie płci kandydatów. W efekcie system skupiał się na istotniejszych danych w procesie selekcji potencjalnych pracowników, między innymi: doświadczenie oraz kwalifikacje.

 

Sprawdź również inne artykuły na temat sztucznej inteligencji na naszej stronie:

• Jak wdrożyć AI w biznesie?
• Automatyzacja procesów biznesowych z pomocą AI
• Sztuczna inteligencja a prawo autorskie
• Jak wykorzystać Miro AI w biznesie?
• Ekosystem startupów – problemy, wyzwania i szanse na rozwój

 

Dobre praktyki, które pomogą zredukować uprzedzenia AI

• Zadbajmy o różnorodność użytkowników poprzez dostępność narzędzi.
• Wprowadźmy różne modele cenowe, by osoby o różnym statusie społeczno-ekonomicznym mogły korzystać z rozwiązań.
• Zadbajmy o dostępność również dla osób z niepełnosprawnościami poprzez projektowanie funkcji zaspakajających ich potrzeby.
• Wprowadźmy szkolenia oraz samouczki wideo, które pozwolą na korzystanie z dostępnych narzędzi osobom o różnym stopniu znajomości technologii.
• Zadbajmy o możliwość kontroli nad przekazywanymi danymi – w tym możliwość usuwania, edycji czy sprzedaży ich danych. Ta kontrola nie tylko zwiększa zaufanie do systemów AI, ale także pozwala na lepszą adaptację narzędzi do indywidualnych potrzeb użytkowników.

Zaleca się rozważne podejście, unikanie pośpiechu i uwzględnienie różnorodności oraz odpowiedzialności w projektowaniu i wdrażaniu systemów sztucznej inteligencji.

Jeżeli chcesz wdrożyć optymalizacje, automatyzacje i zastanawiasz się, jakie rozwiązania poprawią procesy w Twojej firmy, pomożemy Ci dopasować narzędzia do potrzeb. Zapraszamy do kontaktu!