IzpÄtiet MI Ätiku un algoritmu neobjektivitÄtes atklÄÅ”anu: izprotiet neobjektivitÄtes avotus, apgÅ«stiet identifikÄcijas un mazinÄÅ”anas metodes un veiciniet taisnÄ«gumu MI sistÄmÄs globÄli.
MI Ätika: globÄls ceļvedis algoritmu neobjektivitÄtes atklÄÅ”anÄ
MÄkslÄ«gais intelekts (MI) strauji pÄrveido nozares un ietekmÄ dzÄ«ves visÄ pasaulÄ. TÄ kÄ MI sistÄmas kļūst arvien izplatÄ«tÄkas, ir bÅ«tiski nodroÅ”inÄt, lai tÄs bÅ«tu godÄ«gas, neitrÄlas un atbilstoÅ”as Ätikas principiem. Algoritmu neobjektivitÄte, kas ir sistemÄtiska un atkÄrtojama kļūda datorsistÄmÄ, radot netaisnÄ«gus rezultÄtus, ir bÅ«tiska problÄma MI ÄtikÄ. Å is visaptveroÅ”ais ceļvedis pÄta algoritmu neobjektivitÄtes avotus, atklÄÅ”anas un mazinÄÅ”anas metodes, kÄ arÄ« stratÄÄ£ijas taisnÄ«guma veicinÄÅ”anai MI sistÄmÄs visÄ pasaulÄ.
Izpratne par algoritmu neobjektivitÄti
Algoritmu neobjektivitÄte rodas, ja MI sistÄma rada rezultÄtus, kas sistemÄtiski ir mazÄk labvÄlÄ«gi noteiktÄm cilvÄku grupÄm nekÄ citÄm. Å Ä« neobjektivitÄte var rasties no dažÄdiem avotiem, tostarp no neobjektÄ«viem datiem, kļūdainiem algoritmiem un neobjektÄ«vÄm rezultÄtu interpretÄcijÄm. Izpratne par neobjektivitÄtes cÄloÅiem ir pirmais solis ceÄ¼Ä uz taisnÄ«gÄku MI sistÄmu izveidi.
Algoritmu neobjektivitÄtes avoti
- NeobjektÄ«vi apmÄcÄ«bas dati: Dati, kas tiek izmantoti MI modeļu apmÄcÄ«bai, bieži atspoguļo sabiedrÄ«bÄ pastÄvoÅ”os aizspriedumus. Ja datos ir sagrozÄ«ts noteiktu grupu atspoguļojums, MI modelis apgÅ«s un iemūžinÄs Å”os aizspriedumus. PiemÄram, ja sejas atpazÄ«Å”anas sistÄma galvenokÄrt tiek apmÄcÄ«ta ar vienas etniskÄs piederÄ«bas attÄliem, tÄ var slikti darboties ar citu etnisko grupu sejÄm. Tam ir bÅ«tiska ietekme uz tiesÄ«baizsardzÄ«bu, droŔību un citÄm lietojumprogrammÄm. Apsveriet COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) algoritmu, kurÅ”, kÄ tika konstatÄts, nesamÄrÄ«gi bieži atzÄ«mÄja melnÄdainos apsÅ«dzÄtos kÄ augstÄka riska recidÄ«vistus.
- Kļūdains algoritma dizains: PaÅ”i algoritmi var ieviest neobjektivitÄti, pat ar Ŕķietami neitrÄliem datiem. PazÄ«mju izvÄle, modeļa arhitektÅ«ra un optimizÄcijas kritÄriji var ietekmÄt rezultÄtus. PiemÄram, ja algoritms lielÄ mÄrÄ balstÄs uz pazÄ«mÄm, kas korelÄ ar aizsargÄtÄm Ä«paŔībÄm (piemÄram, dzimums, rase), tas var netÄ«Å”i diskriminÄt noteiktas grupas.
- NeobjektÄ«va datu marÄ·ÄÅ”ana: ArÄ« datu marÄ·ÄÅ”anas process var ieviest neobjektivitÄti. Ja personÄm, kas marÄ·Ä datus, ir neapzinÄti aizspriedumi, viÅi var marÄ·Ät datus veidÄ, kas atspoguļo Å”os aizspriedumus. PiemÄram, sentimenta analÄ«zÄ, ja anotÄtÄji saista noteiktus valodas modeļus ar konkrÄtÄm demogrÄfiskÄm grupÄm, modelis var iemÄcÄ«ties negodÄ«gi kategorizÄt Å”o grupu pausto sentimentu.
- AtgriezeniskÄs saites cilpas: MI sistÄmas var radÄ«t atgriezeniskÄs saites cilpas, kas saasina pastÄvoÅ”os aizspriedumus. PiemÄram, ja ar MI darbinÄms personÄla atlases rÄ«ks ir neobjektÄ«vs pret sievietÄm, tas var ieteikt mazÄk sievieÅ”u intervijÄm. Tas var novest pie mazÄka sievieÅ”u skaita pieÅemÅ”anas darbÄ, kas savukÄrt pastiprina neobjektivitÄti apmÄcÄ«bas datos.
- DaudzveidÄ«bas trÅ«kums izstrÄdes komandÄs: MI izstrÄdes komandu sastÄvs var bÅ«tiski ietekmÄt MI sistÄmu taisnÄ«gumu. Ja komandÄm trÅ«kst daudzveidÄ«bas, tÄs, visticamÄk, nespÄs identificÄt un risinÄt potenciÄlos aizspriedumus, kas varÄtu ietekmÄt nepietiekami pÄrstÄvÄtÄs grupas.
- KontekstuÄlÄ neobjektivitÄte: Konteksts, kurÄ tiek izvietota MI sistÄma, arÄ« var ieviest neobjektivitÄti. Algoritms, kas apmÄcÄ«ts vienÄ kultÅ«ras vai sabiedrÄ«bas kontekstÄ, var nedarboties taisnÄ«gi, ja tiek izvietots citÄ kontekstÄ. KultÅ«ras normas, valodas nianses un vÄsturiskie aizspriedumi var spÄlÄt lomu. PiemÄram, ar MI darbinÄms Äatbots, kas izstrÄdÄts, lai sniegtu klientu apkalpoÅ”anu vienÄ valstÄ«, var izmantot valodu, kas tiek uzskatÄ«ta par aizskaroÅ”u vai nepiemÄrotu citÄ valstÄ«.
Algoritmu neobjektivitÄtes atklÄÅ”anas metodes
Algoritmu neobjektivitÄtes atklÄÅ”ana ir bÅ«tiska, lai nodroÅ”inÄtu taisnÄ«gumu MI sistÄmÄs. Var izmantot dažÄdas metodes, lai identificÄtu neobjektivitÄti dažÄdos MI izstrÄdes dzÄ«ves cikla posmos.
Datu audits
Datu audits ietver apmÄcÄ«bas datu pÄrbaudi, lai identificÄtu potenciÄlos neobjektivitÄtes avotus. Tas ietver pazÄ«mju sadalÄ«juma analÄ«zi, trÅ«kstoÅ”o datu identificÄÅ”anu un sagrozÄ«tu noteiktu grupu atspoguļojumu pÄrbaudi. Datu audita metodes ietver:
- StatistiskÄ analÄ«ze: ApkopojoÅ”Äs statistikas (piemÄram, vidÄjais, mediÄna, standartnovirze) aprÄÄ·inÄÅ”ana dažÄdÄm grupÄm, lai identificÄtu atŔķirÄ«bas.
- VizualizÄcija: VizualizÄciju (piemÄram, histogrammu, izkliedes diagrammu) izveide, lai pÄrbaudÄ«tu datu sadalÄ«jumu un identificÄtu anomÄlijas.
- NeobjektivitÄtes metrikas: NeobjektivitÄtes metriku (piemÄram, atŔķirÄ«ga ietekme, vienlÄ«dzÄ«gu iespÄju atŔķirÄ«ba) izmantoÅ”ana, lai kvantitatÄ«vi noteiktu, cik lielÄ mÄrÄ dati ir neobjektÄ«vi.
PiemÄram, kredÄ«treitinga modelÄ« jÅ«s varÄtu analizÄt kredÄ«treitingu sadalÄ«jumu dažÄdÄm demogrÄfiskajÄm grupÄm, lai identificÄtu potenciÄlÄs atŔķirÄ«bas. Ja konstatÄjat, ka noteiktÄm grupÄm vidÄji ir ievÄrojami zemÄki kredÄ«treitingi, tas varÄtu norÄdÄ«t, ka dati ir neobjektÄ«vi.
Modeļa novÄrtÄÅ”ana
Modeļa novÄrtÄÅ”ana ietver MI modeļa veiktspÄjas novÄrtÄÅ”anu dažÄdÄm cilvÄku grupÄm. Tas ietver veiktspÄjas metriku (piemÄram, precizitÄte, atsaukums, F1 rÄdÄ«tÄjs) aprÄÄ·inÄÅ”anu atseviŔķi katrai grupai un rezultÄtu salÄ«dzinÄÅ”anu. Modeļa novÄrtÄÅ”anas metodes ietver:
- Grupu taisnÄ«guma metrikas: Grupu taisnÄ«guma metriku (piemÄram, demogrÄfiskÄ paritÄte, vienlÄ«dzÄ«gas iespÄjas, prognozÄÅ”anas paritÄte) izmantoÅ”ana, lai kvantitatÄ«vi noteiktu, cik lielÄ mÄrÄ modelis ir taisnÄ«gs dažÄdÄs grupÄs. DemogrÄfiskÄ paritÄte prasa, lai modelis veiktu prognozes ar vienÄdu biežumu visÄm grupÄm. VienlÄ«dzÄ«gas iespÄjas prasa, lai modelim bÅ«tu vienÄds patiesi pozitÄ«vo rÄdÄ«tÄjs visÄm grupÄm. PrognozÄÅ”anas paritÄte prasa, lai modelim bÅ«tu vienÄda pozitÄ«vÄ prognozÄÅ”anas vÄrtÄ«ba visÄm grupÄm.
- Kļūdu analÄ«ze: Modeļa pieļauto kļūdu veidu analÄ«ze dažÄdÄm grupÄm, lai identificÄtu neobjektivitÄtes modeļus. PiemÄram, ja modelis pastÄvÄ«gi nepareizi klasificÄ noteiktas etniskÄs piederÄ«bas attÄlus, tas varÄtu norÄdÄ«t, ka modelis ir neobjektÄ«vs.
- PretinieciskÄ testÄÅ”ana: Pretiniecisko piemÄru izmantoÅ”ana, lai pÄrbaudÄ«tu modeļa noturÄ«bu un identificÄtu neaizsargÄtÄ«bu pret neobjektivitÄti. Pretinieciskie piemÄri ir ievaddati, kas ir paredzÄti, lai apmÄnÄ«tu modeli un liktu tam veikt nepareizas prognozes.
PiemÄram, personÄla atlases algoritmÄ jÅ«s varÄtu novÄrtÄt modeļa veiktspÄju atseviŔķi vÄ«rieÅ”u un sievieÅ”u kandidÄtiem. Ja konstatÄjat, ka modelim ir ievÄrojami zemÄka precizitÄtes likme sievieÅ”u kandidÄtÄm, tas varÄtu norÄdÄ«t, ka modelis ir neobjektÄ«vs.
Izskaidrojamais MI (XAI)
IzskaidrojamÄ MI (XAI) metodes var palÄ«dzÄt identificÄt pazÄ«mes, kas visvairÄk ietekmÄ modeļa prognozes. Izprotot, kuras pazÄ«mes virza modeļa lÄmumus, jÅ«s varat identificÄt potenciÄlos neobjektivitÄtes avotus. XAI metodes ietver:
- PazÄ«mju svarÄ«gums: Katras pazÄ«mes svarÄ«guma noteikÅ”ana modeļa prognozÄs.
- SHAP vÄrtÄ«bas: SHAP (SHapley Additive exPlanations) vÄrtÄ«bu aprÄÄ·inÄÅ”ana, lai izskaidrotu katras pazÄ«mes ieguldÄ«jumu modeļa prognozÄs atseviŔķiem gadÄ«jumiem.
- LIME: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) izmantoÅ”ana, lai izskaidrotu modeļa prognozes atseviŔķiem gadÄ«jumiem, izveidojot lokÄlu lineÄru modeļa tuvinÄjumu.
PiemÄram, aizdevuma pieteikuma modelÄ« jÅ«s varÄtu izmantot XAI metodes, lai identificÄtu pazÄ«mes, kas visvairÄk ietekmÄ modeļa lÄmumu apstiprinÄt vai noraidÄ«t aizdevumu. Ja konstatÄjat, ka pazÄ«mes, kas saistÄ«tas ar rasi vai etnisko piederÄ«bu, ir ļoti ietekmÄ«gas, tas varÄtu norÄdÄ«t, ka modelis ir neobjektÄ«vs.
Taisnīguma audita rīki
Ir pieejami vairÄki rÄ«ki un bibliotÄkas, kas palÄ«dz atklÄt un mazinÄt algoritmu neobjektivitÄti. Å ie rÄ«ki bieži nodroÅ”ina dažÄdu neobjektivitÄtes metriku un mazinÄÅ”anas metožu implementÄcijas.
- AI Fairness 360 (AIF360): IBM izstrÄdÄts atvÄrtÄ koda rÄ«kkopa, kas nodroÅ”ina visaptveroÅ”u metriku un algoritmu kopumu, lai atklÄtu un mazinÄtu neobjektivitÄti MI sistÄmÄs.
- Fairlearn: Microsoft izstrÄdÄta Python pakotne, kas nodroÅ”ina rÄ«kus taisnÄ«guma novÄrtÄÅ”anai un uzlaboÅ”anai maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļos.
- Responsible AI Toolbox: Microsoft izstrÄdÄts visaptveroÅ”s rÄ«ku un resursu komplekts, lai palÄ«dzÄtu organizÄcijÄm atbildÄ«gi izstrÄdÄt un ieviest MI sistÄmas.
StratÄÄ£ijas algoritmu neobjektivitÄtes mazinÄÅ”anai
Kad algoritmu neobjektivitÄte ir atklÄta, ir svarÄ«gi veikt pasÄkumus tÄs mazinÄÅ”anai. Var izmantot dažÄdas metodes, lai samazinÄtu neobjektivitÄti MI sistÄmÄs.
Datu priekÅ”apstrÄde
Datu priekÅ”apstrÄde ietver apmÄcÄ«bas datu modificÄÅ”anu, lai samazinÄtu neobjektivitÄti. Datu priekÅ”apstrÄdes metodes ietver:
- PÄrsvaroÅ”ana: DažÄdu svaru pieŔķirÅ”ana dažÄdiem gadÄ«jumiem apmÄcÄ«bas datos, lai kompensÄtu sagrozÄ«tus atspoguļojumus.
- Izlase: VairÄkuma klases nepietiekama izlase (under-sampling) vai mazÄkuma klases pÄrmÄrÄ«ga izlase (over-sampling), lai lÄ«dzsvarotu datus.
- Datu papildinÄÅ”ana: Jaunu sintÄtisku datu punktu izveide, lai palielinÄtu nepietiekami pÄrstÄvÄto grupu atspoguļojumu.
- NeobjektÄ«vu pazÄ«mju noÅemÅ”ana: To pazÄ«mju noÅemÅ”ana, kas korelÄ ar aizsargÄtÄm Ä«paŔībÄm. TomÄr esiet piesardzÄ«gi, jo Ŕķietami nekaitÄ«gas pazÄ«mes joprojÄm var netieÅ”i korelÄt ar aizsargÄtiem atribÅ«tiem (starpniekpazÄ«mes).
PiemÄram, ja apmÄcÄ«bas datos ir mazÄk piemÄru par sievietÄm nekÄ vÄ«rieÅ”iem, jÅ«s varÄtu izmantot pÄrsvaroÅ”anu, lai pieŔķirtu lielÄku svaru sievieÅ”u piemÄriem. Vai arÄ« jÅ«s varÄtu izmantot datu papildinÄÅ”anu, lai izveidotu jaunus sintÄtiskus sievieÅ”u piemÄrus.
Algoritma modificÄÅ”ana
Algoritma modificÄÅ”ana ietver paÅ”a algoritma maiÅu, lai samazinÄtu neobjektivitÄti. Algoritma modificÄÅ”anas metodes ietver:
- TaisnÄ«guma ierobežojumi: TaisnÄ«guma ierobežojumu pievienoÅ”ana optimizÄcijas mÄrÄ·im, lai nodroÅ”inÄtu, ka modelis atbilst noteiktiem taisnÄ«guma kritÄrijiem.
- PretinieciskÄ neobjektivitÄtes mazinÄÅ”ana: PretinieciskÄ tÄ«kla apmÄcÄ«ba, lai noÅemtu neobjektÄ«vu informÄciju no modeļa reprezentÄcijÄm.
- RegularizÄcija: RegularizÄcijas terminu pievienoÅ”ana zudumu funkcijai, lai sodÄ«tu par netaisnÄ«gÄm prognozÄm.
PiemÄram, jÅ«s varÄtu pievienot taisnÄ«guma ierobežojumu optimizÄcijas mÄrÄ·im, kas prasa, lai modelim bÅ«tu vienÄda precizitÄtes likme visÄm grupÄm.
PÄcapstrÄde
PÄcapstrÄde ietver modeļa prognožu modificÄÅ”anu, lai samazinÄtu neobjektivitÄti. PÄcapstrÄdes metodes ietver:
- SliekÅ”Åa pielÄgoÅ”ana: KlasifikÄcijas sliekÅ”Åa pielÄgoÅ”ana, lai sasniegtu vÄlamo taisnÄ«guma metriku.
- KalibrÄÅ”ana: Modeļa varbÅ«tÄ«bu kalibrÄÅ”ana, lai nodroÅ”inÄtu, ka tÄs ir labi saskaÅotas ar novÄrotajiem rezultÄtiem.
- NoraidÄ«Å”anas opcijas klasifikÄcija: "NoraidÄ«Å”anas opcijas" pievienoÅ”ana robežgadÄ«jumiem, kad modelis nav pÄrliecinÄts par savu prognozi.
PiemÄram, jÅ«s varÄtu pielÄgot klasifikÄcijas slieksni, lai nodroÅ”inÄtu, ka modelim ir vienÄda kļūdaini pozitÄ«vo rÄdÄ«tÄjs visÄm grupÄm.
TaisnÄ«guma veicinÄÅ”ana MI sistÄmÄs: globÄla perspektÄ«va
TaisnÄ«gu MI sistÄmu izveide prasa daudzŔķautÅainu pieeju, kas ietver ne tikai tehniskus risinÄjumus, bet arÄ« Ätiskus apsvÄrumus, politikas ietvarus un organizatoriskas prakses.
Ätikas vadlÄ«nijas un principi
DažÄdas organizÄcijas un valdÄ«bas ir izstrÄdÄjuÅ”as Ätikas vadlÄ«nijas un principus MI izstrÄdei un ievieÅ”anai. Å Ä«s vadlÄ«nijas bieži uzsver taisnÄ«guma, pÄrredzamÄ«bas, atbildÄ«bas un cilvÄka pÄrraudzÄ«bas nozÄ«mi.
- AsilomÄras MI principi: MI pÄtnieku un ekspertu izstrÄdÄts principu kopums, lai vadÄ«tu atbildÄ«gu MI izstrÄdi un izmantoÅ”anu.
- Eiropas SavienÄ«bas Ätikas pamatnostÄdnes uzticamam MI: Eiropas Komisijas izstrÄdÄts pamatnostÄdÅu kopums, lai veicinÄtu uzticama MI izstrÄdi un izmantoÅ”anu.
- UNESCO rekomendÄcija par mÄkslÄ«gÄ intelekta Ätiku: GlobÄls ietvars, lai vadÄ«tu atbildÄ«gu MI izstrÄdi un izmantoÅ”anu, nodroÅ”inot, ka tas sniedz labumu visai cilvÄcei.
MI pÄrvaldÄ«ba un regulÄjums
ValdÄ«bas arvien vairÄk apsver regulÄjumus, lai nodroÅ”inÄtu, ka MI sistÄmas tiek izstrÄdÄtas un ieviestas atbildÄ«gi. Å ie regulÄjumi var ietvert prasÄ«bas par neobjektivitÄtes auditiem, pÄrredzamÄ«bas ziÅojumiem un atbildÄ«bas mehÄnismiem.
- ES MI akts: IerosinÄts regulÄjums, kura mÄrÄ·is ir izveidot tiesisko regulÄjumu MI jomÄ Eiropas SavienÄ«bÄ, risinot tÄdus jautÄjumus kÄ riska novÄrtÄÅ”ana, pÄrredzamÄ«ba un atbildÄ«ba.
- Algoritmu atbildÄ«bas akts (2022, ASV): LikumdoÅ”ana, kuras mÄrÄ·is ir pieprasÄ«t uzÅÄmumiem novÄrtÄt un mazinÄt automatizÄto lÄmumu pieÅemÅ”anas sistÄmu potenciÄlo kaitÄjumu.
OrganizatoriskÄs prakses
OrganizÄcijas var ieviest dažÄdas prakses, lai veicinÄtu taisnÄ«gumu MI sistÄmÄs:
- DaudzveidÄ«gas izstrÄdes komandas: NodroÅ”inÄt, ka MI izstrÄdes komandas ir daudzveidÄ«gas attiecÄ«bÄ uz dzimumu, rasi, etnisko piederÄ«bu un citÄm Ä«paŔībÄm.
- IeinteresÄto puÅ”u iesaiste: Sadarboties ar ieinteresÄtajÄm pusÄm (piemÄram, skartajÄm kopienÄm, pilsoniskÄs sabiedrÄ«bas organizÄcijÄm), lai izprastu viÅu bažas un iekļautu viÅu atsauksmes MI izstrÄdes procesÄ.
- PÄrredzamÄ«ba un izskaidrojamÄ«ba: PadarÄ«t MI sistÄmas pÄrredzamÄkas un izskaidrojamÄkas, lai veidotu uzticÄ«bu un atbildÄ«bu.
- NepÄrtraukta uzraudzÄ«ba un novÄrtÄÅ”ana: NepÄrtraukti uzraudzÄ«t un novÄrtÄt MI sistÄmas, lai identificÄtu un risinÄtu potenciÄlos aizspriedumus.
- MI Ätikas padomju izveide: Veidot iekÅ”ÄjÄs vai ÄrÄjÄs komitejas, lai pÄrraudzÄ«tu MI izstrÄdes un ievieÅ”anas ÄtiskÄs sekas.
GlobÄli piemÄri un gadÄ«jumu izpÄte
ReÄlu piemÄru izpratne par algoritmu neobjektivitÄti un mazinÄÅ”anas stratÄÄ£ijÄm ir bÅ«tiska, lai veidotu taisnÄ«gÄkas MI sistÄmas. Å eit ir daži piemÄri no visas pasaules:
- VeselÄ«bas aprÅ«pe ASV: Algoritms, ko izmantoja ASV slimnÄ«cÄs, lai prognozÄtu, kuriem pacientiem bÅ«s nepiecieÅ”ama papildu medicÄ«niskÄ aprÅ«pe, tika atzÄ«ts par neobjektÄ«vu pret melnÄdainajiem pacientiem. Algoritms izmantoja veselÄ«bas aprÅ«pes izmaksas kÄ vajadzÄ«bas starpniekpazÄ«mi, bet melnÄdainajiem pacientiem vÄsturiski ir mazÄka piekļuve veselÄ«bas aprÅ«pei, kas noved pie zemÄkÄm izmaksÄm un viÅu vajadzÄ«bu nepietiekamas novÄrtÄÅ”anas. (Obermeiers u.c., 2019)
- KriminÄltiesÄ«bas ASV: COMPAS algoritms, ko izmanto, lai novÄrtÄtu noziedzÄ«gi sodÄ«to personu recidÄ«va risku, nesamÄrÄ«gi bieži atzÄ«mÄja melnÄdainos apsÅ«dzÄtos kÄ augstÄka riska, pat ja viÅi neatkÄrtoja noziegumu. (Angvins u.c., 2016)
- PersonÄla atlase LielbritÄnijÄ: Amazon atteicÄs no sava MI personÄla atlases rÄ«ka, kad atklÄja, ka sistÄma ir neobjektÄ«va pret sievietÄm. SistÄma tika apmÄcÄ«ta uz vÄsturiskiem pieÅemÅ”anas darbÄ datiem, kuros pÄrsvarÄ bija vÄ«rieÅ”u kandidÄti, liekot MI sodÄ«t CV, kuros bija vÄrds "sievieÅ”u".
- Sejas atpazÄ«Å”ana ĶīnÄ: Ir raduÅ”Äs bažas par iespÄjamo neobjektivitÄti sejas atpazÄ«Å”anas sistÄmÄs, ko izmanto novÄroÅ”anai un sociÄlajai kontrolei ĶīnÄ, Ä«paÅ”i pret etniskajÄm minoritÄtÄm.
- KredÄ«treitings IndijÄ: AlternatÄ«vu datu avotu izmantoÅ”anai kredÄ«treitingu modeļos IndijÄ ir potenciÄls ieviest neobjektivitÄti, ja Å”ie datu avoti atspoguļo pastÄvoÅ”Äs sociÄlekonomiskÄs nevienlÄ«dzÄ«bas.
MI Ätikas un neobjektivitÄtes atklÄÅ”anas nÄkotne
TÄ kÄ MI turpina attÄ«stÄ«ties, MI Ätikas un neobjektivitÄtes atklÄÅ”anas joma kļūs vÄl svarÄ«gÄka. NÄkotnes pÄtniecÄ«bas un attÄ«stÄ«bas centieniem jÄkoncentrÄjas uz:
- IzturÄ«gÄku un precÄ«zÄku neobjektivitÄtes atklÄÅ”anas metožu izstrÄdi.
- EfektÄ«vÄku neobjektivitÄtes mazinÄÅ”anas stratÄÄ£iju radÄ«Å”anu.
- StarpdisciplinÄras sadarbÄ«bas veicinÄÅ”anu starp MI pÄtniekiem, ÄtiÄ·iem, politikas veidotÄjiem un sociÄlajiem zinÄtniekiem.
- GlobÄlu standartu un labÄkÄs prakses izveidi MI ÄtikÄ.
- IzglÄ«tojoÅ”u resursu izstrÄdi, lai palielinÄtu izpratni par MI Ätiku un neobjektivitÄti MI praktiÄ·u un plaÅ”as sabiedrÄ«bas vidÅ«.
SecinÄjums
Algoritmu neobjektivitÄte ir nozÄ«mÄ«gs izaicinÄjums MI ÄtikÄ, bet tas nav nepÄrvarams. Izprotot neobjektivitÄtes avotus, izmantojot efektÄ«vas atklÄÅ”anas un mazinÄÅ”anas metodes, kÄ arÄ« veicinot Ätiskas vadlÄ«nijas un organizatoriskas prakses, mÄs varam veidot taisnÄ«gÄkas un lÄ«dzvÄrtÄ«gÄkas MI sistÄmas, kas sniedz labumu visai cilvÄcei. Tas prasa globÄlus centienus, kas ietver sadarbÄ«bu starp pÄtniekiem, politikas veidotÄjiem, nozares lÄ«deriem un sabiedrÄ«bu, lai nodroÅ”inÄtu, ka MI tiek izstrÄdÄts un ieviests atbildÄ«gi.
Atsauces:
- 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.