Vă întrebați despre părtinirile algoritmice în AI? Alăturați-vă INVIAI pentru a afla mai multe despre Inteligența Artificială și Părtinirea Algoritmică în acest articol!

Inteligența Artificială (AI) este tot mai integrată în viața noastră cotidiană – de la deciziile de angajare până la domeniul sănătății și aplicarea legii – însă utilizarea sa a generat îngrijorări legate de părtinirea algoritmică. Părtinirea algoritmică se referă la prejudecăți sistematice și nedrepte în rezultatele sistemelor AI, care adesea reflectă stereotipuri și inegalități sociale.

În esență, un algoritm AI poate reproduce involuntar părtinirile umane prezente în datele de antrenament sau în designul său, conducând la rezultate discriminatorii.

Această problemă a devenit una dintre cele mai dezbătute provocări în etica tehnologiei, atrăgând atenția globală a cercetătorilor, factorilor de decizie și liderilor din industrie. Adoptarea rapidă a AI face esențială abordarea părtinirii acum: fără reguli etice, AI riscă să reproducă părtinirile și discriminările din lumea reală, alimentând diviziunile sociale și chiar amenințând drepturile fundamentale ale omului.

Mai jos explorăm cauzele părtinirii algoritmice, exemple reale ale impactului său și modul în care lumea se străduiește să facă AI mai echitabilă.

Înțelegerea părtinirii algoritmice și a cauzelor sale

Părtinirea algoritmică apare de obicei nu pentru că AI „ar vrea” să discrimineze, ci din cauza factorilor umani. Sistemele AI învață din date și urmează reguli create de oameni – iar oamenii au părtiniri (adesea inconștiente).
Dacă datele de antrenament sunt distorsionate sau reflectă prejudecăți istorice, AI va învăța probabil aceste tipare.

De exemplu, un AI folosit pentru selecția CV-urilor, antrenat pe un deceniu de angajări în industria tehnologică (unde majoritatea candidaților angajați erau bărbați), ar putea deduce că candidații bărbați sunt preferabili, dezavantajând astfel femeile. Alte cauze frecvente includ seturi de date incomplete sau nereprezentative, etichetarea părtinitoare a datelor sau algoritmi optimizați pentru acuratețe generală, dar nu și pentru echitate față de grupurile minoritare.

Pe scurt, algoritmii AI moștenesc părtinirile creatorilor și ale datelor lor dacă nu se iau măsuri deliberate pentru a le recunoaște și corecta.

Este important de menționat că părtinirea algoritmică este de obicei neintenționată. Organizațiile adoptă adesea AI pentru a lua decizii mai obiective, dar dacă „alimentează” sistemul cu informații părtinitoare sau nu iau în considerare echitatea în design, rezultatul poate fi tot inechitabil. Părtinirea AI poate aloca nedrept oportunități și produce rezultate inexacte, afectând negativ bunăstarea oamenilor și erodând încrederea în AI.

Înțelegerea motivelor pentru care apare părtinirea este primul pas spre soluții – un pas pe care mediul academic, industria și guvernele din întreaga lume îl iau acum în serios.

Exemple reale de părtinire AI

Părtinirea în AI nu este doar o preocupare ipotetică; numeroase cazuri reale au demonstrat cum părtinirea algoritmică poate conduce la discriminare. Exemple notabile de părtinire AI în diverse sectoare includ:

• Justiția penală: În Statele Unite, un algoritm popular folosit pentru a prezice recidiva criminală (probabilitatea de a comite din nou o infracțiune) a fost găsit părtinitor împotriva inculpaților de culoare. Acesta clasifica eronat inculpații de culoare ca fiind cu risc ridicat și pe cei albi ca fiind cu risc scăzut, amplificând disparitățile rasiale în sentințe.
  Acest caz evidențiază cum AI poate amplifica părtinirile istorice din aplicarea legii și sistemul judiciar.

• Recrutare și angajare: Amazon a renunțat faimos la un instrument AI de recrutare după ce a descoperit că discrimina femeile. Modelul de învățare automată și-a însușit că preferă candidații bărbați, deoarece a fost antrenat pe CV-uri din trecut, majoritatea aparținând bărbaților.
  
  Ca urmare, CV-urile care conțineau cuvântul „femei” (de exemplu, „căpitanul clubului de șah pentru femei”) sau cele de la colegii exclusiv feminine erau penalizate de sistem. Acest algoritm părtinitor ar fi exclus nedrept femeile calificate pentru posturi tehnice.

• Sănătate: Un algoritm folosit de spitalele din SUA pentru a identifica pacienții care necesită îngrijiri suplimentare a subestimat nevoile de sănătate ale pacienților de culoare comparativ cu cele ale pacienților albi. Sistemul a prezis prioritatea gestionării îngrijirii pe baza cheltuielilor medicale: deoarece istoric s-au cheltuit mai puțini bani pentru pacienții de culoare cu aceeași gravitate a bolii, algoritmul a concluzionat greșit că aceștia sunt „mai sănătoși” și le-a atribuit scoruri de risc mai mici.
  
  În practică, această părtinire a însemnat că mulți pacienți de culoare care aveau nevoie de mai multă îngrijire au fost neglijați – studiul a arătat că aceștia au avut costuri medicale cu aproximativ 1.800 de dolari mai mici pe an decât pacienții albi cu aceeași afecțiune, ceea ce a condus la subtratament.

• Recunoaștere facială: Tehnologia de recunoaștere facială a demonstrat o părtinire semnificativă în acuratețe în funcție de demografie. Un studiu amplu din 2019 realizat de Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) din SUA a constatat că majoritatea algoritmilor de recunoaștere facială aveau rate de eroare mult mai mari pentru persoanele de culoare și femei decât pentru bărbații albi.
  
  În scenariile de potrivire unu-la-unu (verificarea dacă două fotografii sunt ale aceleiași persoane), identificările false pozitive pentru fețele asiatice și afro-americane erau de 10 până la 100 de ori mai probabile decât pentru fețele caucaziene în unele algoritmi. În căutările unu-la-mulți (identificarea unei persoane dintr-o bază de date, folosită de forțele de ordine), cele mai mari rate de identificare greșită au fost pentru femeile de culoare – o părtinire periculoasă care a dus deja la arestări pe nedrept.
  
  Aceste disparități demonstrează cum AI părtinitor poate afecta disproporționat grupurile marginalizate.

• AI generativă și conținut online: Chiar și cele mai noi sisteme AI nu sunt imune. Un studiu UNESCO din 2024 a relevat că modelele mari de limbaj (AI-ul din spatele chatbot-urilor și generatoarelor de conținut) produc adesea stereotipuri regresive de gen și rasiale.
  
  De exemplu, femeile erau descrise în roluri domestice de patru ori mai des decât bărbații de către un model popular, cu nume feminine frecvent asociate cu cuvinte precum „acasă” și „copii”, în timp ce numele masculine erau legate de „executiv”, „salariu” și „carieră”. Similar, studiul a identificat părtiniri homofobe și stereotipuri culturale în rezultatele acestor modele AI.
  
  Având în vedere că milioane de oameni folosesc acum AI generativă în viața de zi cu zi, chiar și părtinirile subtile din conținut pot amplifica inegalitățile din lumea reală, consolidând stereotipurile la scară largă.

Aceste exemple subliniază că părtinirea algoritmică nu este o problemă îndepărtată sau rară – ea se manifestă în diverse domenii astăzi. De la oportunități de angajare la justiție, sănătate și informații online, sistemele AI părtinitoare pot reproduce și chiar intensifica discriminarea existentă.

Prejudiciul este adesea suportat de grupurile istoric dezavantajate, ridicând probleme serioase de etică și drepturi omului. Așa cum avertizează UNESCO, riscurile AI „se suprapun peste inegalitățile existente, cauzând daune suplimentare grupurilor deja marginalizate”.

De ce contează părtinirea AI?

Miza abordării părtinirii AI este ridicată. Dacă nu sunt controlate, algoritmii părtinitori pot consolida discriminarea sistemică sub o aparență de neutralitate tehnologică. Deciziile luate (sau ghidate) de AI – cine este angajat, cine primește un împrumut sau eliberare condiționată, cum sunt supravegheați cetățenii – au consecințe reale asupra vieților oamenilor.

Dacă aceste decizii sunt nedrept influențate împotriva anumitor genuri, rase sau comunități, inechitățile sociale se adâncesc. Aceasta poate duce la oportunități refuzate, disparități economice sau chiar amenințări la libertatea și siguranța personală a grupurilor afectate.

În perspectivă largă, părtinirea algoritmică subminează drepturile omului și justiția socială, contrazicând principiile egalității și nediscriminării susținute de societățile democratice.

Părtinirea în AI erodează, de asemenea, încrederea publică în tehnologie. Oamenii sunt mai puțin dispuși să accepte sau să utilizeze sisteme AI percepute ca fiind nedrepte sau opace.

Pentru companii și guverne, acest deficit de încredere este o problemă serioasă – inovația de succes necesită încrederea publicului. După cum a remarcat un expert, deciziile AI corecte și nepărtinitoare nu sunt doar etice, ci sunt benefice pentru afaceri și societate, deoarece inovația durabilă depinde de încredere.

Pe de altă parte, eșecurile AI mediatizate din cauza părtinirii (precum cazurile de mai sus) pot afecta reputația și legitimitatea unei organizații.

Mai mult, părtinirea algoritmică poate diminua beneficiile potențiale ale AI. AI promite să îmbunătățească eficiența și luarea deciziilor, dar dacă rezultatele sale sunt discriminatorii sau inexacte pentru anumite segmente ale populației, nu poate atinge impactul pozitiv maxim.

De exemplu, un instrument AI pentru sănătate care funcționează bine pentru o demografie, dar slab pentru altele, nu este cu adevărat eficient sau acceptabil. După cum a observat OECD, părtinirea în AI limitează nedrept oportunitățile și poate costa companiile reputația și încrederea utilizatorilor.

Pe scurt, abordarea părtinirii nu este doar o obligație morală, ci și esențială pentru valorificarea beneficiilor AI pentru toți indivizii într-un mod echitabil.

Strategii pentru atenuarea părtinirii AI

Pentru că părtinirea algoritmică este acum larg recunoscută, au apărut o serie de strategii și bune practici pentru a o reduce. Asigurarea că sistemele AI sunt echitabile și incluzive necesită acțiuni în mai multe etape ale dezvoltării și implementării:

• Practici mai bune privind datele: Deoarece datele părtinitoare sunt o cauză principală, îmbunătățirea calității datelor este esențială. Aceasta înseamnă utilizarea seturilor de date diverse și reprezentative pentru antrenament care includ grupuri minoritare și verificarea riguroasă a distorsiunilor sau lacunelor.
  
  De asemenea, implică auditarea datelor pentru părtiniri istorice (de exemplu, rezultate diferite în funcție de rasă/gen) și corectarea sau echilibrarea acestora înainte de antrenarea modelului. În cazurile în care anumite grupuri sunt subreprezentate, tehnici precum augmentarea datelor sau date sintetice pot ajuta.
  
  Cercetările NIST au sugerat că datele de antrenament mai diverse pot genera rezultate mai echitabile în recunoașterea facială, de exemplu. Monitorizarea continuă a rezultatelor AI poate semnala problemele de părtinire din timp – ce se măsoară, se poate gestiona. Dacă o organizație colectează date concrete despre cum variază deciziile algoritmului în funcție de demografie, poate identifica tiparele nedrepte și le poate corecta.

• Design echitabil al algoritmilor: Dezvoltatorii ar trebui să integreze conștient constrângeri de echitate și tehnici de atenuare a părtinirii în antrenamentul modelelor. Aceasta poate include utilizarea algoritmilor care pot fi reglați pentru echitate (nu doar acuratețe) sau aplicarea tehnicilor pentru egalizarea ratelor de eroare între grupuri.
  
  Există acum instrumente și cadre (multe open-source) pentru testarea modelelor în privința părtinirii și ajustarea lor – de exemplu, reponderarea datelor, modificarea pragurilor decizionale sau eliminarea caracteristicilor sensibile într-un mod atent.
  
  Este important de menționat că există multiple definiții matematice ale echității (de exemplu, paritatea predicției, egalitatea ratelor de fals pozitive etc.), iar uneori acestea sunt contradictorii. Alegerea abordării corecte de echitate necesită judecată etică și context, nu doar o ajustare tehnică.
  
  De aceea, echipele AI sunt încurajate să colaboreze cu experți în domeniu și comunitățile afectate când definesc criteriile de echitate pentru o aplicație specifică.

• Supraveghere umană și responsabilitate: Niciun sistem AI nu ar trebui să funcționeze izolat, fără responsabilitate umană. Supravegherea umană este esențială pentru a detecta și corecta părtinirile pe care o mașină le-ar putea învăța.
  
  Aceasta înseamnă implicarea oamenilor în procesul decizional important – de exemplu, un recrutor care revizuiește candidații selectați de AI sau un judecător care analizează cu prudență un scor de risc generat de AI.
  
  De asemenea, presupune o atribuire clară a responsabilității: organizațiile trebuie să-și amintească că sunt responsabile pentru deciziile luate de algoritmii lor, la fel ca și pentru cele luate de angajați. Audituri regulate ale deciziilor AI, evaluări ale impactului părtinirii și capacitatea de a explica raționamentul AI (transparența) ajută la menținerea responsabilității.
  
  Transparența este un alt pilon important: a fi deschis cu privire la modul în care funcționează un sistem AI și la limitările sale cunoscute poate construi încredere și permite o examinare independentă.
  
  De fapt, unele jurisdicții se îndreaptă spre impunerea transparenței pentru deciziile algoritmice cu impact major (de exemplu, cerând agențiilor publice să dezvăluie modul în care sunt folosiți algoritmii în deciziile care afectează cetățenii). Scopul este ca AI să sprijine deciziile umane fără a înlocui judecata etică sau responsabilitatea legală.

• Echipe diverse și dezvoltare incluzivă: Un număr tot mai mare de experți subliniază valoarea diversității în rândul dezvoltatorilor și părților interesate AI. Produsele AI reflectă perspectivele și punctele oarbe ale celor care le creează.
  
  Dacă un sistem AI este proiectat doar de un grup omogen (de exemplu, un singur gen, o singură etnie sau un singur background cultural), este posibil să nu fie conștienți de modul în care acesta poate afecta nedrept alte persoane.
  
  Implicarea vocilor diverse – inclusiv femei, minorități rasiale și experți din științe sociale sau etică – în procesul de proiectare și testare conduce la AI mai conștientă cultural.
  
  UNESCO evidențiază că, conform datelor recente, femeile sunt subreprezentate în rolurile AI (doar ~20% dintre angajații tehnici AI și 12% dintre cercetătorii AI sunt femei). Creșterea reprezentării nu este doar o chestiune de egalitate la locul de muncă, ci și de îmbunătățire a rezultatelor AI: dacă sistemele AI nu sunt dezvoltate de echipe diverse, este mai puțin probabil să răspundă nevoilor utilizatorilor diverși sau să protejeze drepturile tuturor.
  
  Inițiative precum platforma UNESCO Women4Ethical AI urmăresc să stimuleze diversitatea și să împărtășească bune practici pentru un design AI nediscriminatoriu.

• Reglementare și ghiduri etice: Guvernele și organismele internaționale intervin activ pentru a asigura abordarea părtinirii AI. În 2021, statele membre UNESCO au adoptat în unanimitate Recomandarea privind etica inteligenței artificiale – primul cadru global pentru etica AI.
  
  Acesta consacră principii de transparență, echitate și nediscriminare și subliniază importanța supravegherii umane a sistemelor AI. Aceste principii servesc drept ghid pentru națiuni în elaborarea politicilor și legislației privind AI.
  
  În mod similar, noul AI Act al Uniunii Europene (care va intra în vigoare complet în 2024) face prevenirea părtinirii o prioritate explicită. Unul dintre obiectivele principale ale AI Act este atenuarea discriminării și părtinirii în sistemele AI cu risc ridicat.
  
  Legea va impune ca sistemele utilizate în domenii sensibile (cum ar fi angajarea, creditarea, aplicarea legii etc.) să fie supuse unor evaluări stricte privind echitatea și să nu afecteze disproporționat grupurile protejate.
  
  Încălcările pot conduce la amenzi considerabile, creând un stimulent puternic pentru companii să implementeze controale împotriva părtinirii.
  
  Pe lângă reglementările generale, unele administrații locale au luat măsuri țintite – de exemplu, mai mult de o duzină de mari orașe (inclusiv San Francisco, Boston și Minneapolis) au interzis complet utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială de către poliție din cauza părtinirii rasiale demonstrate și a riscurilor pentru drepturile civile.
  
  În industrie, organizațiile de standardizare și companiile tech publică ghiduri și dezvoltă instrumente (precum kituri pentru echitate și cadre de audit) pentru a ajuta practicienii să integreze etica în dezvoltarea AI.
  
  Mișcarea către „AI de încredere” implică o combinație a acestor eforturi, asigurând că sistemele AI sunt legale, etice și robuste în practică.

>>> Doriți să aflați:

Impactul Inteligenței Artificiale asupra Locurilor de Muncă

Inteligența artificială și părtinirea algoritmică reprezintă o provocare globală pe care abia începem să o abordăm eficient. Exemplele și eforturile de mai sus arată clar că părtinirea AI nu este o problemă de nișă – ea afectează oportunitățile economice, justiția, sănătatea și coeziunea socială la nivel mondial.

Vestea bună este că gradul de conștientizare a crescut semnificativ, iar un consens emergent susține că AI trebuie să fie centrată pe om și echitabilă.

Realizarea acestui obiectiv va necesita vigilență continuă: testarea constantă a sistemelor AI pentru părtinire, îmbunătățirea datelor și algoritmilor, implicarea părților interesate diverse și actualizarea reglementărilor pe măsură ce tehnologia evoluează.

În esență, combaterea părtinirii algoritmice înseamnă alinierea AI la valorile noastre de egalitate și echitate. Așa cum a remarcat directoarea generală UNESCO, Audrey Azoulay, chiar și „părtinirile mici din conținutul [AI] pot amplifica semnificativ inegalitățile din lumea reală”.

Prin urmare, urmărirea unui AI nepărtinitor este esențială pentru a asigura că tehnologia sprijină toate segmentele societății, în loc să întărească prejudecățile vechi.

Prioritizând principiile etice în designul AI – și susținându-le cu acțiuni și politici concrete – putem valorifica puterea inovatoare a AI în timp ce protejăm demnitatea umană.

Drumul înainte pentru AI este unul în care mașinile inteligente învață din cele mai bune valori ale umanității, nu din cele mai rele părtiniri, permițând tehnologiei să aducă beneficii reale tuturor.