Net als mensen zijn AI-systemen vatbaar voor vooroordelen. AI-systemen kunnen onze vooroordelen erven en deze vervolgens verder versterken omdat ze in principe getraind zijn op de gegevens die we ze geven. Dit kan leiden tot oneerlijke uitkomsten in situaties waarin AI-modellen worden gebruikt. Bij het screenen van vacatures kunnen AI-tools bijvoorbeeld worden getraind om zich te richten op personen uit een bepaalde sekte of van een bepaald geslacht, wat niet alleen leidt tot discriminatie op basis van geslacht, maar ook volledig gekwalificeerde kandidaten over het hoofd ziet.

Zo hoeft het echter niet te gaan. Door dit artikel te lezen, kun je leren hoe je AI-bias kunt aanpakken en beperken. Op die manier kunnen deze tekortkomingen worden overwonnen en kunnen we AI blijven gebruiken om er beter van te worden.


Prioriteit geven aan gegevensdiversiteit

AI-systemen worden getraind op basis van de gegevens die ze krijgen aangeleverd. Het spreekt dus voor zich dat bevooroordeelde gegevens onvermijdelijk leiden tot bevooroordeelde uitkomsten. Om dit risico te beperken, hebben we diverse datasets nodig die bestaan uit een verscheidenheid aan demografische gegevens, gedragingen, standpunten, situaties, enzovoort.

Op deze manier kan AI rekening houden met alle verschillende perspectieven en inclusiever en eerlijker zijn bij het geven van een uitkomst.


Transparantie van algoritmen

Veel AI-systemen werken als ondoorzichtige dozen. Je krijgt niet te zien welk besluitvormingsproces achter het leveren van een resultaat zit. Als de algoritmen waarop AI-modellen zijn gebaseerd en getraind echter transparant worden gemaakt, wordt het makkelijker om eventuele vooroordelen in het proces te ontdekken en vervolgens adequate stappen te ondernemen om deze aan te pakken.

Hoewel het bereiken van perfecte transparantie een complex proces is, ziet het lopende onderzoek naar XAI en interpreteerbare AI er veelbelovend uit om dit mogelijk te maken.


Diverse menselijke teams

Hoewel AI-systemen behoorlijk krachtig zijn, is menselijk toezicht nog steeds van vitaal belang. Diverse menselijke teams moeten toezicht houden op de ontwikkeling en werking van AI-modellen. Mensen met verschillende achtergronden zullen beter in staat zijn om vooroordelen van verschillende achtergronden te herkennen, waardoor het AI-model inclusiever wordt.

Een AI-tool die wordt gebruikt voor gezichtsherkenningsfuncties kan bijvoorbeeld bevooroordeeld zijn als het team dat het ontwikkelt geen mensen bevat die genuanceerdere gezichtspunten kunnen bieden om deze problemen te identificeren en op te lossen.


Voortdurende bewaking en controle

Tot slot moeten AI-modellen voortdurend worden gecontroleerd en regelmatig worden geaudit om te zien of er vooroordelen in de resultaten naar voren komen. Dit kan betekenen dat de prestaties van de AI worden getest in verschillende scenario's en dat de output wordt geëvalueerd op mogelijke vertekeningen. Als er vertekeningen worden gevonden, moeten deze worden aangepakt en verholpen voordat ze schade kunnen aanrichten.


Conclusie

AI heeft een enorm potentieel om bij te dragen aan de ontwikkeling van de mensheid, maar dit kan alleen als we AI-bias aanpakken en stappen ondernemen om deze te beperken. En door de bovengenoemde strategieën goed te implementeren, kunnen we met een gerust hart zeggen dat de risico's van AI-bias efficiënt kunnen worden aangepakt, waardoor het systeem inclusiever en eerlijker wordt voor ons allemaal.