Precis som människor är AI-system också benägna att ha fördomar och förutfattade meningar. AI-system kan ärva våra fördomar och sedan förstärka dem ytterligare eftersom de i princip är tränade på de data som vi matar dem med. Detta kan leda till orättvisa resultat i situationer där AI-modeller används. Till exempel kan AI-verktyg tränas att fokusera på personer från en viss sekt eller ett visst kön, vilket inte bara leder till diskriminering på grund av kön utan också till att fullt kvalificerade kandidater förbises.


Men det behöver inte vara så. Genom att läsa den här artikeln kan du lära dig att hantera och mildra AI-bias. På så sätt kan dessa brister övervinnas och vi kan fortsätta att använda AI för vår egen skull.


Prioritera mångfald i data

AI-system utbildas på grundval av de data som tillhandahålls dem. Så det säger sig självt att partisk data oundvikligen också kommer att leda till partiska resultat. För att minska denna risk behöver vi olika dataset som består av en mängd olika demografier, beteenden, synpunkter, situationer osv.


På så sätt kommer AI att kunna ta hänsyn till alla olika perspektiv och vara mer inkluderande och rättvis när den ger ett resultat.


Öppenhet i algoritmerna

Många AI-system fungerar som ogenomskinliga lådor. Du får inte se vilken beslutsprocess som ligger bakom att leverera en produktion. Men om algoritmerna som AI-modeller baseras på och tränas på görs transparenta blir det lättare att upptäcka eventuella fördomar i processen och sedan vidta lämpliga åtgärder för att hantera dem.


Att uppnå perfekt transparens är en komplex process, men den pågående forskningen inom XAI och tolkningsbar AI ser lovande ut när det gäller att göra det möjligt.


Olika mänskliga team

Även om AI-systemen är ganska kraftfulla är mänsklig tillsyn fortfarande avgörande. Olika mänskliga team måste övervaka utvecklingen av AI-modeller och hur de fungerar. Människor med olika bakgrund kommer att ha bättre förmåga att upptäcka fördomar från olika bakgrunder och därmed säkerställa att AI-modellen är mer inkluderande.


Ett AI-verktyg som används för ansiktsigenkänning kan till exempel vara partiskt om det team som utvecklar det inte omfattar personer som kan ge mer nyanserade synpunkter för att identifiera och åtgärda dessa problem.


Kontinuerlig övervakning och revision

Slutligen måste AI-modeller kontinuerligt övervakas och regelbundet granskas för att kontrollera eventuella fördomar som kan dyka upp i resultaten. Detta kan innebära att man testar AI:ns prestanda i en rad olika scenarier och utvärderar dess resultat för att upptäcka eventuella fördomar. Om fördomar upptäcks bör de hanteras och åtgärdas innan de kan göra någon skada.


Slutsatser

AI har en enorm potential att bidra till mänsklighetens utveckling - men detta kan bara göras om vi tar itu med AI-bias och vidtar åtgärder för att mildra den. Och genom att implementera de strategier som nämns ovan kan man med säkerhet säga att riskerna med AI-partiskhet kan hanteras på ett effektivt sätt, vilket gör systemet mer inkluderande och rättvist för oss alla.