Artificial intelligence bias: Ang mga makina dili sama ka tumong sa among gilauman

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Pebrero 8, 2022

Katingbanan sa panabut

Samtang ang mga teknolohiya nga gipatuyok sa datos naghupot sa saad sa pagpauswag sa usa ka patas nga katilingban, kini kanunay nga nagpakita sa parehas nga mga pagpihig nga gitago sa mga tawo, nga nagdala sa potensyal nga mga inhustisya. Pananglitan, ang mga bias sa mga sistema sa artificial intelligence (AI) mahimong dili tinuyo nga makapalala sa makadaot nga mga stereotype. Bisan pa, ang mga paningkamot gihimo aron mahimo ang mga sistema sa AI nga labi ka patas, bisan kung kini nagpatunghag komplikado nga mga pangutana bahin sa balanse tali sa utility ug patas, ug ang panginahanglan alang sa mahunahunaon nga regulasyon ug pagkalainlain sa mga tech nga mga koponan.

Kinatibuk-ang konteksto sa AI bias

Ang paglaum mao nga ang mga teknolohiya nga gimaneho sa datos makatabang sa katawhan sa pagtukod sa usa ka katilingban diin ang kaangayan mao ang naandan alang sa tanan. Bisan pa, ang karon nga kamatuoran nagpintal sa usa ka lahi nga litrato. Daghan sa mga pagpihig nga naa sa mga tawo, nga misangpot sa mga inhustisya kaniadto, karon gisalamin sa mga algorithm nga nagdumala sa atong digital nga kalibutan. Kini nga mga pagpihig sa mga sistema sa AI kanunay nga naggikan sa mga pagpihig sa mga indibidwal nga nagpalambo niini nga mga sistema, ug kini nga mga pagpihig kanunay nga motuhop sa ilang trabaho.

Dad-a, pananglitan, ang usa ka proyekto sa 2012 nga nailhan nga ImageNet, nga nagtinguha nga i-crowsource ang pag-label sa mga imahe alang sa pagbansay sa mga sistema sa pagkat-on sa makina. Ang usa ka dako nga neural network nga gibansay sa kini nga datos pagkahuman nakaila sa mga butang nga adunay impresibo nga katukma. Bisan pa, sa mas duol nga pagsusi, ang mga tigdukiduki nakadiskubre sa mga bias nga gitago sa sulod sa datos sa ImageNet. Sa usa ka partikular nga kaso, ang usa ka algorithm nga gibansay sa kini nga datos gipihig sa pagdahum nga ang tanan nga software programmer mga puti nga lalaki.

Kini nga pagpihig mahimong moresulta sa mga babaye nga mataligam-an alang sa ingon nga mga tahas kung ang proseso sa pag-hire awtomatiko. Ang mga pagpihig nakit-an sa ilang agianan sa mga set sa datos tungod kay ang indibidwal nga nagdugang mga label sa mga imahe sa "babaye" nag-uban sa usa ka dugang nga label nga gilangkuban sa usa ka mapasipalahon nga termino. Kini nga pananglitan nagpakita kung giunsa ang mga pagpihig, tinuyo o wala tuyoa, makalusot bisan sa labing sopistikado nga mga sistema sa AI, nga posibleng magpadayon sa makadaot nga mga stereotype ug dili managsama.

Makasamok nga epekto 

Ang mga paningkamot sa pagsulbad sa bias sa datos ug mga algorithm gisugdan sa mga tigdukiduki sa nagkalain-laing publiko ug pribadong organisasyon. Sa kaso sa proyekto sa ImageNet, pananglitan, ang crowdsourcing gigamit sa pag-ila ug pagwagtang sa mga termino sa pag-label nga naghatag usa ka makadaut nga kahayag sa pipila ka mga imahe. Gipakita niini nga mga lakang nga posible gyud nga i-reconfigure ang mga sistema sa AI aron mahimong mas patas.

Bisan pa, ang pipila ka mga eksperto nangatarungan nga ang pagtangtang sa bias mahimo’g maghimo usa ka set sa datos nga dili kaayo epektibo, labi na kung daghang mga bias ang nagdula. Ang usa ka set sa datos nga gihukasan sa pipila nga mga pagpihig mahimong matapos nga kulang sa igo nga kasayuran alang sa epektibo nga paggamit. Gipatungha niini ang pangutana kung unsa ang hitsura sa usa ka tinuud nga lainlain nga set sa datos sa imahe, ug kung giunsa kini magamit nga wala ikompromiso ang gamit niini.

Kini nga uso nagpasiugda sa panginahanglan alang sa usa ka mahunahunaon nga pamaagi sa paggamit sa AI ug data-driven nga mga teknolohiya. Alang sa mga kompanya, mahimo’g nagpasabut kini nga pagpamuhunan sa mga himan sa pag-detect sa bias ug pagpasiugda sa pagkalainlain sa mga tech nga team. Alang sa mga gobyerno, mahimong maglakip kini sa pagpatuman sa mga regulasyon aron masiguro ang patas nga paggamit sa AI. 

Mga implikasyon sa AI bias

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa AI bias mahimong maglakip sa:

• Ang mga organisasyon nga aktibo sa pagsiguro sa kaangayan ug dili diskriminasyon samtang ilang gigamit ang AI aron mapauswag ang pagka-produktibo ug pasundayag. 
• Ang pagbaton ug AI ethicist sa development teams aron makamatikod ug makapamenos sa etikal nga mga risgo sayo sa usa ka proyekto. 
• Ang pagdesinyo sa mga produkto sa AI nga adunay lainlaing mga hinungdan sama sa gender, rasa, klase, ug kultura nga klaro sa hunahuna.
• Pagkuha og mga representante gikan sa lain-laing grupo nga mogamit sa produkto sa AI sa usa ka kompanya aron sulayan kini sa dili pa kini ipagawas.
• Nagkalain-laing serbisyo publiko nga gidid-an gikan sa pipila ka mga miyembro sa publiko.
• Ang pipila ka mga miyembro sa publiko dili maka-access o kwalipikado alang sa piho nga mga oportunidad sa trabaho.
• Ang mga ahensya sa pagpatuman sa balaod ug mga propesyonal dili patas nga nagpunting sa pipila ka mga miyembro sa katilingban labaw sa uban. 

Mga pangutana nga hunahunaon

• Malaumon ka ba nga ang automated nga paghimog desisyon mahimong patas sa umaabot?
• Unsa man ang bahin sa paghimog desisyon sa AI nga naghimo kanimo nga labing gikulbaan?