ИИ и алгоритмическая предвзятость
Алгоритмы ИИ всё чаще применяются в различных сферах — от найма до финансов, но они несут риски предвзятости и дискриминации. Автоматизированные решения ИИ могут отражать или усиливать социальную несправедливость, если обучающие данные предвзяты или недостаточно разнообразны. Понимание алгоритмической предвзятости помогает бизнесу, разработчикам и пользователям выявлять, управлять и создавать более справедливые и прозрачные системы ИИ.
Хотите узнать больше об алгоритмической предвзятости в ИИ? Присоединяйтесь к INVIAI, чтобы узнать о ИИ и алгоритмической предвзятости в этой статье!
Искусственный интеллект (ИИ) всё глубже проникает в нашу повседневную жизнь — от решений о найме до здравоохранения и правоохранительных органов — но его использование вызывает обеспокоенность по поводу алгоритмической предвзятости. Алгоритмическая предвзятость — это систематические и несправедливые предубеждения в результатах работы систем ИИ, часто отражающие социальные стереотипы и неравенства.
По сути, алгоритм ИИ может непреднамеренно воспроизводить человеческие предубеждения, присутствующие в обучающих данных или дизайне, что приводит к дискриминационным результатам.
Ниже мы рассмотрим причины алгоритмической предвзятости, реальные примеры её влияния и усилия по созданию более справедливого ИИ.
Понимание алгоритмической предвзятости и её причин
Алгоритмическая предвзятость обычно возникает не потому, что ИИ «хочет» дискриминировать, а из-за человеческих факторов. Системы ИИ обучаются на данных и следуют правилам, созданным людьми — а люди имеют предубеждения (часто бессознательные). Если обучающие данные искажены или отражают исторические предрассудки, ИИ, скорее всего, усвоит эти шаблоны.
Предвзятые обучающие данные
Исторические предрассудки, заложенные в датасетах
- Неполные наборы данных
- Нерепрезентативные выборки
- Исторические модели дискриминации
Предвзятая разметка данных
Человеческие предубеждения при аннотировании данных
- Субъективная категоризация
- Культурные предположения
- Бессознательные стереотипы
Проблемы оптимизации
Оптимизация алгоритмов на точность в ущерб справедливости
- Фокус на общей точности
- Игнорирование меньшинств
- Пренебрежение компромиссами справедливости
Алгоритмы ИИ наследуют предубеждения своих создателей и данных, если не предпринимать сознательных шагов для их выявления и исправления.
— Ключевой вывод исследования
Важно отметить, что алгоритмическая предвзятость обычно непреднамеренна. Организации часто внедряют ИИ, чтобы сделать решения более объективными, но если они «кормят» систему предвзятыми данными или не учитывают справедливость при проектировании, результат всё равно может быть несправедливым. Предвзятость ИИ может несправедливо распределять возможности и давать неточные результаты, негативно влияя на благополучие людей и подрывая доверие к ИИ.
Понимание причин предвзятости — первый шаг к решению проблемы, и этот шаг сейчас серьёзно принимают академия, индустрия и правительства по всему миру.
Реальные примеры предвзятости ИИ
Предвзятость в ИИ — это не просто гипотетическая проблема; многочисленные реальные случаи показали, как алгоритмическая предвзятость может приводить к дискриминации. Известные примеры предвзятости ИИ в разных сферах включают:
Система уголовного правосудия
Случай: алгоритм прогнозирования рецидивизма в США
Влияние: предвзятость против чернокожих обвиняемых, часто ошибочно оценивал чернокожих как высокорискованных, а белых — как низкорискованных, усугубляя расовые неравенства в приговорах.
Последствие: усиление исторических предубеждений в полиции и судах
Найм и подбор персонала
Случай: инструмент рекрутинга ИИ Amazon
Влияние: отменён после дискриминации женщин. Обученный на резюме, в основном от мужчин, он понижал рейтинг резюме с упоминанием «женских» или женских колледжей.
Последствие: несправедливо отфильтровал бы квалифицированных женщин для технических должностей
Предвзятость технологии распознавания лиц
Технология распознавания лиц показала значительную предвзятость в точности по демографическим группам. Обширное исследование 2019 года Национального института стандартов и технологий США (NIST) выявило тревожные различия:
- Ложные положительные срабатывания для азиатских и афроамериканских лиц были в 10–100 раз вероятнее, чем для лиц европеоидной расы
- Наибольшие показатели ошибок — у чернокожих женщин при поиске «один ко многим»
- Опасная предвзятость уже привела к ложным арестам невиновных
Предвзятость генеративного ИИ и контента
Даже новейшие системы ИИ не застрахованы. Исследование ЮНЕСКО 2024 года показало, что крупные языковые модели часто воспроизводят регрессивные гендерные и расовые стереотипы:
Домашняя направленность
- Описываются в домашних ролях в 4 раза чаще
- Связаны с «домом» и «детьми»
- Традиционные гендерные стереотипы
Профессиональная направленность
- Ассоциируются с «руководителем» и «зарплатой»
- Связаны с карьерным ростом
- Терминология лидерства
Риски ИИ усугубляют существующие неравенства, нанося дополнительный вред уже маргинализированным группам.
— Предупреждение ЮНЕСКО
Эти примеры подчёркивают, что алгоритмическая предвзятость — это не отдалённая или редкая проблема, а реальность сегодня. От рабочих мест до правосудия, здравоохранения и онлайн-информации — предвзятые системы ИИ могут воспроизводить и даже усиливать существующую дискриминацию.
Вред чаще всего испытывают исторически обделённые группы, что вызывает серьёзные этические и правозащитные вопросы. Поскольку миллионы людей ежедневно используют генеративный ИИ, даже тонкие предвзятости в контенте могут усиливать неравенства в реальном мире, закрепляя стереотипы в масштабах.
Почему предвзятость ИИ важна?
Ставки в борьбе с предвзятостью ИИ высоки. Если её не контролировать, предвзятые алгоритмы могут закрепить системную дискриминацию под маской технологической нейтральности. Решения, принимаемые (или направляемые) ИИ — кто будет нанят, кто получит кредит или условно-досрочное освобождение, как полиция ведёт наблюдение — имеют реальные последствия для жизни людей.
Влияние на права человека
Подрывает принципы равенства и недискриминации
- Отказ в возможностях
- Экономическое неравенство
- Угрозы личной свободе
Подрыв доверия
Подрывает общественное доверие к технологиям
- Снижение внедрения ИИ
- Ущерб репутации
- Препятствия для инноваций
Снижение выгод
Ограничивает положительный потенциал ИИ
- Неточные результаты
- Снижение эффективности
- Неравный доступ к преимуществам
Если решения несправедливо смещены против определённых полов, рас или сообществ, социальное неравенство усиливается. Это может привести к отказу в возможностях, экономическому неравенству или даже угрозам личной свободе и безопасности затронутых групп.
В более широком контексте алгоритмическая предвзятость подрывает права человека и социальную справедливость, противореча принципам равенства и недискриминации, поддерживаемым демократическими обществами.
Кроме того, алгоритмическая предвзятость может снизить потенциальные выгоды ИИ. ИИ обещает повысить эффективность и качество решений, но если его результаты дискриминационны или неточны для отдельных групп населения, он не сможет реализовать весь свой положительный потенциал.
Например, инструмент ИИ для здравоохранения, который хорошо работает для одной демографической группы, но плохо — для других, не является по-настоящему эффективным или приемлемым. Как отмечает ОЭСР, предвзятость в ИИ несправедливо ограничивает возможности и может стоить бизнесу репутации и доверия пользователей.
Короче говоря, борьба с предвзятостью — это не только моральный императив, но и ключ к использованию преимуществ ИИ для всех людей справедливо.
Стратегии снижения предвзятости ИИ
Поскольку алгоритмическая предвзятость теперь широко признана, появились различные стратегии и лучшие практики для её снижения. Обеспечение справедливости и инклюзивности систем ИИ требует действий на нескольких этапах разработки и внедрения:
Улучшение работы с данными
Поскольку предвзятые данные — коренная причина, ключевым является повышение качества данных. Это означает использование разнообразных, репрезентативных обучающих наборов данных, включающих меньшинства, и тщательную проверку на искажения или пробелы.
- Использовать разнообразные, репрезентативные обучающие наборы данных, включающие меньшинства
- Тщательно проверять данные на исторические предубеждения (различия в результатах по расе/полу)
- Корректировать или балансировать предвзятые данные перед обучением модели
- Применять дополнение данных или синтетические данные для недостаточно представленных групп
- Внедрять постоянный мониторинг результатов ИИ для раннего выявления проблем с предвзятостью
Справедливое проектирование алгоритмов
Разработчики должны сознательно интегрировать ограничения справедливости и методы снижения предвзятости в обучение моделей. Это может включать использование алгоритмов, которые можно настраивать для справедливости (а не только точности).
Применять методы справедливости
Использовать алгоритмы, настроенные на справедливость, применять техники выравнивания ошибок между группами, переоценивать данные или продуманно изменять пороги решений.
Использовать инструменты тестирования предвзятости
Использовать открытые инструменты и фреймворки для тестирования моделей на предвзятость и внесения корректировок в процессе разработки.
Определять критерии справедливости
Работать с экспертами и затронутыми сообществами при определении критериев справедливости, поскольку существует несколько математических определений справедливости, которые иногда конфликтуют.
Человеческий контроль и ответственность
Ни одна система ИИ не должна работать в вакууме без человеческой ответственности. Человеческий контроль необходим для выявления и исправления предвзятости, которую машина может усвоить.
Человек в цикле
- Рекрутеры, проверяющие кандидатов, отобранных ИИ
- Судьи, осторожно учитывающие оценки риска ИИ
- Медицинские специалисты, подтверждающие диагнозы ИИ
Меры ответственности
- Регулярные аудиты решений ИИ
- Оценка влияния предвзятости
- Объяснимость решений ИИ
- Чёткое распределение ответственности
Организации должны помнить, что они несут ответственность за решения, принимаемые их алгоритмами, так же как за решения сотрудников. Прозрачность — ещё один важный аспект: открытость о том, как работает система ИИ и её известных ограничениях, может укрепить доверие и позволить независимый контроль.
В некоторых юрисдикциях вводятся требования прозрачности для алгоритмических решений с высоким риском (обязательство государственных органов раскрывать, как используются алгоритмы в решениях, влияющих на граждан). Цель — обеспечить, чтобы ИИ дополнял человеческое принятие решений без замены этического суждения и юридической ответственности.
Разнообразные команды и регулирование
Инклюзивная разработка
Растущее число экспертов подчёркивает ценность разнообразия среди разработчиков и заинтересованных сторон ИИ. Продукты ИИ отражают взгляды и слепые пятна тех, кто их создаёт.
Регулирование и этические нормы
Правительства и международные организации активно вмешиваются, чтобы обеспечить борьбу с предвзятостью ИИ:
- Рекомендация ЮНЕСКО по этике ИИ (2021): первая глобальная рамочная политика, единогласно принятая, закрепляющая принципы прозрачности, справедливости и недискриминации
- Закон ЕС об ИИ (2024): делает предотвращение предвзятости приоритетом, требуя строгой оценки справедливости в системах ИИ с высоким риском
- Действия местных властей: более десятка крупных городов (Сан-Франциско, Бостон, Миннеаполис) запретили полиции использовать распознавание лиц из-за расовой предвзятости
Дальнейший путь: создание этичного ИИ
ИИ и алгоритмическая предвзятость — это глобальная проблема, которую мы только начинаем эффективно решать. Приведённые примеры и усилия ясно показывают, что предвзятость ИИ — это не узкоспециализированный вопрос, а проблема, затрагивающая экономические возможности, правосудие, здравоохранение и социальное единство во всём мире.
Для достижения этого потребуется постоянная бдительность: регулярное тестирование систем ИИ на предвзятость, улучшение данных и алгоритмов, вовлечение разнообразных заинтересованных сторон и обновление регулирования по мере развития технологий.
В своей основе борьба с алгоритмической предвзятостью — это согласование ИИ с нашими ценностями равенства и справедливости. Как отметила генеральный директор ЮНЕСКО Одри Азуле, даже «небольшие предвзятости в контенте [ИИ] могут значительно усиливать неравенства в реальном мире».
Небольшие предвзятости в контенте ИИ могут значительно усиливать неравенства в реальном мире.
— Одри Азуле, генеральный директор ЮНЕСКО
Поэтому стремление к непредвзятому ИИ критически важно, чтобы технология поддерживала все слои общества, а не укрепляла старые предрассудки.
Приоритет этических принципов в дизайне ИИ — подкреплённый конкретными действиями и политиками — позволит использовать инновационный потенциал ИИ, одновременно защищая человеческое достоинство.
