ಎಐ ನೈತಿಕತೆ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗೆ ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಜೀವನದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿದೆ. ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಚಲಿತವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅವು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ, ಪಕ್ಷಪಾತರಹಿತ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ, ಅಂದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ದೋಷವು ಅನ್ಯಾಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಐ ನೈತಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲಗಳು, ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒಂದು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೆಲವು ಜನರ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಇತರರಿಗಿಂತ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತ ಡೇಟಾ, ದೋಷಪೂರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪಕ್ಷಪಾತದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾದ ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವತ್ತ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲಗಳು

• ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ: ಎಐ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವು ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳ ಓರೆಯಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಎಐ ಮಾದರಿಯು ಈ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಒಂದೇ ಜನಾಂಗದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ಇತರ ಜನಾಂಗಗಳ ಮುಖಗಳ ಮೇಲೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಇದು ಕಾನೂನು ಜಾರಿ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಗಂಭೀರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ. COMPAS (ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಪರಾಧಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಫಾರ್ ಆಲ್ಟರ್ನೇಟಿವ್ ಸ್ಯಾಂಕ್ಷನ್ಸ್) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಇದು ಕಪ್ಪು ಆರೋಪಿಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಅಪರಾಧ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಿದೆ ಎಂದು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ.
• ದೋಷಪೂರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೇ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು, ಪಕ್ಷಪಾತರಹಿತವೆಂದು ತೋರುವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಹ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆ, ಮಾದರಿ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮಾನದಂಡಗಳು ಎಲ್ಲವೂ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ (ಉದಾ., ಲಿಂಗ, ಜನಾಂಗ) ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಅರಿಯದಂತೆಯೇ ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳ ವಿರುದ್ಧ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್: ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅರಿವಿಲ್ಲದ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಈ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಕೆಲವು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಆ ಗುಂಪುಗಳು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಯಬಹುದು.
• ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್‌ಗಳು: ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಉಲ್ಬಣಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಐ-ಚಾಲಿತ ನೇಮಕಾತಿ ಸಾಧನವು ಮಹಿಳೆಯರ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಹಿಳೆಯರನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಮಹಿಳೆಯರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಕೊರತೆ: ಎಐ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಕೊರತೆಯಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಗುಂಪುಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ.
• ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭವೂ ಸಹ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಅಥವಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಿದಾಗ ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರಬಹುದು. ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ರೂಢಿಗಳು, ಭಾಷಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಎಲ್ಲವೂ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ದೇಶದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಎಐ-ಚಾಲಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್, ಇನ್ನೊಂದು ದೇಶದಲ್ಲಿ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಅಥವಾ ಅನುಚಿತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು

ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಎಐ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜೀವನಚಕ್ರದ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ಆಡಿಟಿಂಗ್

ಡೇಟಾ ಆಡಿಟಿಂಗ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳ ಓರೆಯಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಡೇಟಾ ಆಡಿಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಸಾರಾಂಶ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು.
• ದೃಶ್ಯೀಕರಣ: ಡೇಟಾದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರಗುಳಿದವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್‌ಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳು) ರಚಿಸುವುದು.
• ಪಕ್ಷಪಾತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು: ಡೇಟಾವು ಎಷ್ಟು ಮಟ್ಟಿಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಭಿನ್ನ ಪ್ರಭಾವ, ಸಮಾನ ಅವಕಾಶ ವ್ಯತ್ಯಾಸ) ಬಳಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೀವು ವಿವಿಧ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳು ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ವಿವಿಧ ಜನರ ಗುಂಪುಗಳ ಮೇಲೆ ಎಐ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ನಿಖರತೆ, ನಿಖರತೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, F1-ಸ್ಕೋರ್) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಗುಂಪು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು: ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಗುಂಪು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಸಮಾನತೆ, ಸಮಾನ ಅವಕಾಶ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಸಮಾನತೆ) ಬಳಸುವುದು. ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಸಮಾನತೆಯು ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ದರದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಸಮಾನ ಅವಕಾಶವು ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಸಮಾನತೆಯು ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಧನಾತ್ಮಕ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತದೆ.
• ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಮಾಡುವ ದೋಷಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಾಂಗದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದರೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯು ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
• ವಿರೋಧಿ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಮಾದರಿಯ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುವ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿರೋಧಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ವಿರೋಧಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವಂತೆ ಮೋಸಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೇಮಕಾತಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಪುರುಷ ಮತ್ತು ಮಹಿಳಾ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಮಹಿಳಾ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯ ದರವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯು ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಎಐ (XAI)

ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಎಐ (XAI) ತಂತ್ರಗಳು ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. XAI ಗಾಗಿ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ: ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.
• SHAP ಮೌಲ್ಯಗಳು: ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು SHAP (SHapley Additive exPlanations) ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು.
• LIME: ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಳೀಯ ರೇಖೀಯ ಅಂದಾಜು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಸಾಲವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೀವು XAI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಜನಾಂಗ ಅಥವಾ ಜನಾಂಗೀಯತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯು ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಆಡಿಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು

ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಿವಿಧ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

• AI Fairness 360 (AIF360): IBM ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಒಂದು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲದ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್, ಇದು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಲು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಮಗ್ರ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• Fairlearn: ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• Responsible AI Toolbox: ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಸಮಗ್ರ ಗುಂಪು.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳು

ಒಮ್ಮೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ ಪತ್ತೆಯಾದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ

ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಮರು-ತೂಕ: ಓರೆಯಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ತೂಕಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು.
• ಮಾದರಿ ತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಬಹುಸಂಖ್ಯಾತ ವರ್ಗವನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ವರ್ಗವನ್ನು ಅಧಿಕ-ಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು.
• ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ: ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಗುಂಪುಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಹೊಸ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
• ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು: ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರುಪದ್ರವಿ ಎಂದು ತೋರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ (ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಅಸ್ಥಿರ) ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಪುರುಷರಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಹಿಳೆಯರ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಮಹಿಳೆಯರ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತೂಕ ನೀಡಲು ನೀವು ಮರು-ತೂಕವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಥವಾ, ಮಹಿಳೆಯರ ಹೊಸ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾರ್ಪಾಡು

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾರ್ಪಾಡು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನೇ ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾರ್ಪಾಡಿನ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು.
• ವಿರೋಧಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ವಿರೋಧಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.
• ನಿಯಮಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಅನ್ಯಾಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ದಂಡಿಸಲು ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಯಮಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಪದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನಿಖರತೆಯ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುವ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ನೀವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು.

ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ

ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಮಿತಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಅಪೇಕ್ಷಿತ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು.
• ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ: ಮಾದರಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡುವುದು.
• ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಆಯ್ಕೆ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಮಾದರಿಯು ತನ್ನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿರುವ ಗಡಿರೇಖೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ "ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಆಯ್ಕೆ"ಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು.

ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು: ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ

ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾದ ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲದೆ ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು, ನೀತಿ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಬಹುಮುಖಿ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ತತ್ವಗಳು

ವಿವಿಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಗಳು ಎಐ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿವೆ. ಈ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ.

• ಅಸಿಲೋಮಾರ್ ಎಐ ತತ್ವಗಳು: ಎಐನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಎಐ ತಜ್ಞರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ತತ್ವಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪು.
• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಎಐಗಾಗಿ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದ ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು: ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಎಐನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆಯೋಗವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪು.
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನೈತಿಕತೆಯ ಕುರಿತಾದ ಯುನೆಸ್ಕೋದ ಶಿಫಾರಸು: ಎಐನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಜಾಗತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟು, ಇದು ಮಾನವಕುಲಕ್ಕೆ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಐ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ

ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರ್ಕಾರಗಳು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ನಿಯಮಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಆಡಿಟ್‌ಗಳು, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.

• ಇಯು ಎಐ ಕಾಯ್ದೆ: ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದಲ್ಲಿ ಎಐಗಾಗಿ ಕಾನೂನು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಇದು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.
• 2022 ರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಕಾಯ್ದೆ (ಯುಎಸ್): ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹಾನಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಶಾಸನ.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ವಿವಿಧ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಬಹುದು:

• ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳು: ಎಐ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳು ಲಿಂಗ, ಜನಾಂಗ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
• ಪಾಲುದಾರರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ಅವರ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಎಐ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲು ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ (ಉದಾ., ಬಾಧಿತ ಸಮುದಾಯಗಳು, ನಾಗರಿಕ ಸಮಾಜ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು) ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
• ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವಿಕೆ: ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು.
• ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
• ಎಐ ನೈತಿಕ ಮಂಡಳಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು: ಎಐ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯ ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಆಂತರಿಕ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಸಮಿತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳು

ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾದ ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಯುಎಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ಯುಎಸ್ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾದ ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಪ್ಪು ರೋಗಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆರೋಗ್ಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯದ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದೆ, ಆದರೆ ಕಪ್ಪು ರೋಗಿಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಅಗತ್ಯಗಳ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. (ಒಬರ್‌ಮೇಯರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2019)
• ಯುಎಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ನ್ಯಾಯ: ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಆರೋಪಿಗಳಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಪರಾಧದ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ COMPAS ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಕಪ್ಪು ಆರೋಪಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವೆಂದು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ, ಅವರು ಪುನಃ ಅಪರಾಧ ಮಾಡದಿದ್ದರೂ ಸಹ. (ಆಂಗ್ವಿನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2016)
• ಯುಕೆನಲ್ಲಿ ನೇಮಕಾತಿ: ಅಮೆಜಾನ್ ತನ್ನ ಎಐ ನೇಮಕಾತಿ ಸಾಧನವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಿತು, ಏಕೆಂದರೆ ಆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಹಿಳೆಯರ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿತು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಐತಿಹಾಸಿಕ ನೇಮಕಾತಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿತ್ತು, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಪುರುಷ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿದ್ದರು, ಇದು ಎಐ "ಮಹಿಳೆಯರ" ಪದವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ರೆಸ್ಯೂಮೆಗಳನ್ನು ದಂಡಿಸಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು.
• ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜನಾಂಗೀಯ ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತರ ವಿರುದ್ಧ, ಕಳವಳಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್: ಭಾರತದಲ್ಲಿನ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳ ಬಳಕೆಯು, ಈ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಆರ್ಥಿಕ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಿದರೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಎಐ ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯ

ಎಐ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇದ್ದಂತೆ, ಎಐ ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಇವುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕು:

• ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಪಕ್ಷಪಾತ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
• ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
• ಎಐ ಸಂಶೋಧಕರು, ನೈತಿಕ ತಜ್ಞರು, ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು ಮತ್ತು ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ನಡುವೆ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು.
• ಎಐ ನೈತಿಕತೆಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು.
• ಎಐ ವೃತ್ತಿಪರರು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಲ್ಲಿ ಎಐ ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗೃತಿ ಮೂಡಿಸಲು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಎಐ ನೈತಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ಸವಾಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಜಯಿಸಲಾಗದು. ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಮಾನವೀಯತೆಯೆಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾದ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಮತ್ತು ಸಮಾನವಾದ ಎಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಂಶೋಧಕರು, ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು, ಉದ್ಯಮದ ನಾಯಕರು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕರ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಯತ್ನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಎಐ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟು ನಿಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು:

• Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.
• Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453.