AI-etikk: En global guide til deteksjon av algoritmisk skjevhet

Kunstig intelligens (AI) transformerer raskt bransjer og påvirker liv over hele verden. Ettersom AI-systemer blir mer utbredt, er det avgjørende å sikre at de er rettferdige, upartiske og i tråd med etiske prinsipper. Algoritmisk skjevhet, en systematisk og repeterbar feil i et datasystem som skaper urettferdige utfall, er en betydelig bekymring innen AI-etikk. Denne omfattende guiden utforsker kildene til algoritmisk skjevhet, teknikker for deteksjon og avbøting, og strategier for å fremme rettferdighet i AI-systemer globalt.

Forståelse av algoritmisk skjevhet

Algoritmisk skjevhet oppstår når et AI-system produserer utfall som systematisk er mindre gunstige for visse grupper mennesker enn for andre. Denne skjevheten kan oppstå fra ulike kilder, inkludert skjeve data, feilaktige algoritmer og skjeve tolkninger av resultater. Å forstå opprinnelsen til skjevhet er det første skrittet mot å bygge rettferdigere AI-systemer.

Kilder til algoritmisk skjevhet

• Skjeve treningsdata: Dataene som brukes til å trene AI-modeller, gjenspeiler ofte eksisterende samfunnsmessige skjevheter. Hvis dataene inneholder skjeve representasjoner av visse grupper, vil AI-modellen lære og videreføre disse skjevhetene. For eksempel, hvis et ansiktsgjenkjenningssystem primært er trent på bilder av én etnisitet, kan det prestere dårlig på ansikter fra andre etnisiteter. Dette har betydelige implikasjoner for rettshåndhevelse, sikkerhet og andre applikasjoner. Tenk på COMPAS-algoritmen (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), som ble funnet å uforholdsmessig markere svarte tiltalte som høyere risiko for tilbakefall.
• Feilaktig algoritmedesign: Algoritmene selv kan introdusere skjevhet, selv med tilsynelatende upartiske data. Valg av funksjoner, modellarkitektur og optimaliseringskriterier kan alle påvirke utfallene. For eksempel, hvis en algoritme i stor grad er avhengig av funksjoner som er korrelert med beskyttede egenskaper (f.eks. kjønn, rase), kan den utilsiktet diskriminere visse grupper.
• Skjev datamerking: Prosessen med å merke data kan også introdusere skjevhet. Hvis personene som merker dataene har ubevisste skjevheter, kan de merke dataene på en måte som gjenspeiler disse skjevhetene. For eksempel, i sentimentanalyse, hvis annotatorer assosierer visse språkmønstre med spesifikke demografiske grupper, kan modellen lære å urettferdig kategorisere sentimentet uttrykt av disse gruppene.
• Tilbakemeldingssløyfer: AI-systemer kan skape tilbakemeldingssløyfer som forsterker eksisterende skjevheter. For eksempel, hvis et AI-drevet rekrutteringsverktøy er skjevt mot kvinner, kan det anbefale færre kvinner til intervjuer. Dette kan føre til at færre kvinner blir ansatt, noe som igjen forsterker skjevheten i treningsdataene.
• Mangel på mangfold i utviklingsteam: Sammensetningen av AI-utviklingsteam kan betydelig påvirke rettferdigheten til AI-systemer. Hvis teamene mangler mangfold, er det mindre sannsynlig at de identifiserer og adresserer potensielle skjevheter som kan påvirke underrepresenterte grupper.
• Kontekstuell skjevhet: Konteksten der et AI-system distribueres, kan også introdusere skjevhet. En algoritme trent i én kulturell eller samfunnsmessig kontekst kan prestere urettferdig når den distribueres i en annen kontekst. Kulturelle normer, språklige nyanser og historiske skjevheter kan alle spille en rolle. For eksempel, en AI-drevet chatbot designet for å tilby kundeservice i ett land, kan bruke språk som anses som støtende eller upassende i et annet land.

Teknikker for deteksjon av algoritmisk skjevhet

Deteksjon av algoritmisk skjevhet er avgjørende for å sikre rettferdighet i AI-systemer. Ulike teknikker kan brukes til å identifisere skjevhet i ulike stadier av AI-utviklingslivssyklusen.

Datarevisjon

Datarevisjon innebærer å undersøke treningsdataene for å identifisere potensielle kilder til skjevhet. Dette inkluderer å analysere fordelingen av funksjoner, identifisere manglende data og sjekke for skjeve representasjoner av visse grupper. Teknikker for datarevisjon inkluderer:

• Statistisk analyse: Beregne oppsummerende statistikk (f.eks. gjennomsnitt, median, standardavvik) for ulike grupper for å identifisere forskjeller.
• Visualisering: Lage visualiseringer (f.eks. histogrammer, punktdiagrammer) for å undersøke datafordelingen og identifisere avvikere.
• Skjevhetsmålinger: Bruke skjevhetsmålinger (f.eks. ulik innvirkning, forskjell i like muligheter) for å kvantifisere i hvilken grad dataene er skjeve.

For eksempel, i en kredittvurderingsmodell, kan du analysere fordelingen av kredittscore for ulike demografiske grupper for å identifisere potensielle forskjeller. Hvis du finner at visse grupper har betydelig lavere kredittscore i gjennomsnitt, kan dette indikere at dataene er skjeve.

Modellevaluering

Modellevaluering innebærer å vurdere ytelsen til AI-modellen på ulike grupper mennesker. Dette inkluderer å beregne ytelsesmålinger (f.eks. nøyaktighet, presisjon, gjenkalling, F1-score) separat for hver gruppe og sammenligne resultatene. Teknikker for modellevaluering inkluderer:

• Grupperettferdighetsmålinger: Bruke grupperettferdighetsmålinger (f.eks. demografisk paritet, like muligheter, prediktiv paritet) for å kvantifisere i hvilken grad modellen er rettferdig på tvers av ulike grupper. Demografisk paritet krever at modellen predikerer med samme hastighet for alle grupper. Like muligheter krever at modellen har samme sann positiv rate for alle grupper. Prediktiv paritet krever at modellen har samme positiv prediktiv verdi for alle grupper.
• Feilanalyse: Analysere typene feil modellen gjør for ulike grupper for å identifisere mønstre av skjevhet. For eksempel, hvis modellen konsekvent feilklassifiserer bilder av en bestemt etnisitet, kan dette indikere at modellen er skjev.
• Kontradiktorisk testing: Bruke kontradiktoriske eksempler for å teste robustheten til modellen og identifisere sårbarheter for skjevhet. Kontradiktoriske eksempler er inndata som er designet for å lure modellen til å gjøre feilaktige prediksjoner.

For eksempel, i en ansettelsesalgoritme, kan du evaluere ytelsen til modellen separat for mannlige og kvinnelige kandidater. Hvis du finner at modellen har en betydelig lavere nøyaktighetsrate for kvinnelige kandidater, kan dette indikere at modellen er skjev.

Forklarbar AI (XAI)

Forklarbar AI (XAI)-teknikker kan hjelpe til med å identifisere funksjonene som er mest innflytelsesrike i modellens prediksjoner. Ved å forstå hvilke funksjoner som driver modellens beslutninger, kan du identifisere potensielle kilder til skjevhet. Teknikker for XAI inkluderer:

• Funksjonsviktighet: Bestemme viktigheten av hver funksjon i modellens prediksjoner.
• SHAP-verdier: Beregne SHAP (SHapley Additive exPlanations)-verdier for å forklare bidraget fra hver funksjon til modellens prediksjoner for individuelle instanser.
• LIME: Bruke LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) for å forklare modellens prediksjoner for individuelle instanser ved å skape en lokal lineær tilnærming av modellen.

For eksempel, i en lånesøknadsmodell, kan du bruke XAI-teknikker for å identifisere funksjonene som er mest innflytelsesrike i modellens beslutning om å godkjenne eller nekte et lån. Hvis du finner at funksjoner relatert til rase eller etnisitet er svært innflytelsesrike, kan dette indikere at modellen er skjev.

Verktøy for rettferdighetsrevisjon

Flere verktøy og biblioteker er tilgjengelige for å hjelpe til med å oppdage og avbøte algoritmisk skjevhet. Disse verktøyene tilbyr ofte implementeringer av ulike skjevhetsmålinger og avbøtningsteknikker.

• AI Fairness 360 (AIF360): Et åpen kildekode-verktøysett utviklet av IBM som tilbyr et omfattende sett med målinger og algoritmer for å oppdage og avbøte skjevhet i AI-systemer.
• Fairlearn: En Python-pakke utviklet av Microsoft som tilbyr verktøy for å vurdere og forbedre rettferdighet i maskinlæringsmodeller.
• Responsible AI Toolbox: Et omfattende sett med verktøy og ressurser utviklet av Microsoft for å hjelpe organisasjoner med å utvikle og distribuere AI-systemer på en ansvarlig måte.

Strategier for avbøting av algoritmisk skjevhet

Når algoritmisk skjevhet er oppdaget, er det viktig å iverksette tiltak for å avbøte den. Ulike teknikker kan brukes til å redusere skjevhet i AI-systemer.

Dataforbehandling

Dataforbehandling innebærer å modifisere treningsdataene for å redusere skjevhet. Teknikker for dataforbehandling inkluderer:

• Omvektning: Tildele ulike vekter til ulike instanser i treningsdataene for å kompensere for skjeve representasjoner.
• Sampling: Under-sampling majoritetsklassen eller over-sampling minoritetsklassen for å balansere dataene.
• Datautvidelse: Skape nye syntetiske datapunkter for å øke representasjonen av underrepresenterte grupper.
• Fjerne skjeve funksjoner: Fjerne funksjoner som er korrelert med beskyttede egenskaper. Vær imidlertid forsiktig, da tilsynelatende ufarlige funksjoner fortsatt kan korrelere indirekte med beskyttede attributter (proxy-variabler).

For eksempel, hvis treningsdataene inneholder færre eksempler på kvinner enn menn, kan du bruke omvektning for å gi mer vekt til kvinners eksempler. Eller du kan bruke datautvidelse for å skape nye syntetiske eksempler på kvinner.

Algoritmemodifikasjon

Algoritmemodifikasjon innebærer å endre selve algoritmen for å redusere skjevhet. Teknikker for algoritmemodifikasjon inkluderer:

• Rettferdighetsbegrensninger: Legge til rettferdighetsbegrensninger i optimaliseringsmålet for å sikre at modellen oppfyller visse rettferdighetskriterier.
• Adversarial Debiasing: Trene et kontradiktorisk nettverk for å fjerne skjev informasjon fra modellens representasjoner.
• Regularisering: Legge til regulariseringstermer i tapsfunksjonen for å straffe urettferdige prediksjoner.

For eksempel kan du legge til en rettferdighetsbegrensning i optimaliseringsmålet som krever at modellen har samme nøyaktighetsrate for alle grupper.

Etterbehandling

Etterbehandling innebærer å modifisere modellens prediksjoner for å redusere skjevhet. Teknikker for etterbehandling inkluderer:

• Terskeljustering: Justere klassifiseringsterskelen for å oppnå en ønsket rettferdighetsmåling.
• Kalibrering: Kalibrere modellens sannsynligheter for å sikre at de er godt tilpasset de observerte utfallene.
• Klassifisering med forkastingsalternativ: Legge til et "forkastingsalternativ" for grensetilfeller der modellen er usikker på sin prediksjon.

For eksempel kan du justere klassifiseringsterskelen for å sikre at modellen har samme falske positive rate for alle grupper.

Fremme rettferdighet i AI-systemer: Et globalt perspektiv

Å bygge rettferdige AI-systemer krever en mangesidig tilnærming som involverer ikke bare tekniske løsninger, men også etiske betraktninger, politiske rammeverk og organisatoriske praksiser.

Etiske retningslinjer og prinsipper

Ulike organisasjoner og regjeringer har utviklet etiske retningslinjer og prinsipper for AI-utvikling og distribusjon. Disse retningslinjene vektlegger ofte viktigheten av rettferdighet, åpenhet, ansvarlighet og menneskelig tilsyn.

• Asilomar AI-prinsippene: Et sett med prinsipper utviklet av forskere og eksperter innen AI for å veilede ansvarlig utvikling og bruk av AI.
• Den europeiske unions etiske retningslinjer for pålitelig AI: Et sett med retningslinjer utviklet av EU-kommisjonen for å fremme utvikling og bruk av pålitelig AI.
• UNESCOs anbefaling om etikk i kunstig intelligens: Et globalt rammeverk for å veilede ansvarlig utvikling og bruk av AI, for å sikre at det kommer hele menneskeheten til gode.

AI-styring og regulering

Regjeringer vurderer i økende grad reguleringer for å sikre at AI-systemer utvikles og distribueres ansvarlig. Disse reguleringene kan inkludere krav til skjevhetsrevisjoner, åpenhetsrapporter og ansvarlighetsmekanismer.

• EU AI-loven: En foreslått forordning som tar sikte på å etablere et rettslig rammeverk for AI i Den europeiske union, og adresserer problemstillinger som risikovurdering, åpenhet og ansvarlighet.
• The Algorithmic Accountability Act of 2022 (USA): Lovgivning som tar sikte på å kreve at selskaper vurderer og avbøter potensielle skader fra automatiserte beslutningssystemer.

Organisatoriske praksiser

Organisasjoner kan implementere ulike praksiser for å fremme rettferdighet i AI-systemer:

• Mangfoldige utviklingsteam: Sikre at AI-utviklingsteam er mangfoldige når det gjelder kjønn, rase, etnisitet og andre egenskaper.
• Engasjement med interessenter: Engasjere seg med interessenter (f.eks. berørte lokalsamfunn, sivilsamfunnsorganisasjoner) for å forstå deres bekymringer og innlemme deres tilbakemeldinger i AI-utviklingsprosessen.
• Åpenhet og forklarbarhet: Gjøre AI-systemer mer transparente og forklarbare for å bygge tillit og ansvarlighet.
• Kontinuerlig overvåking og evaluering: Kontinuerlig overvåking og evaluering av AI-systemer for å identifisere og adressere potensielle skjevheter.
• Etablere AI-etikknemnder: Danne interne eller eksterne komiteer for å overvåke de etiske implikasjonene av AI-utvikling og distribusjon.

Globale eksempler og casestudier

Å forstå eksempler fra den virkelige verden på algoritmisk skjevhet og avbøtning strategier er avgjørende for å bygge rettferdigere AI-systemer. Her er noen eksempler fra hele verden:

• Helsevesenet i USA: En algoritme brukt i amerikanske sykehus for å forutsi hvilke pasienter som ville trenge ekstra medisinsk behandling, ble funnet å være skjev mot svarte pasienter. Algoritmen brukte helsekostnader som en stedfortreder for behov, men svarte pasienter har historisk sett mindre tilgang til helsetjenester, noe som førte til lavere kostnader og undervurdering av deres behov. (Obermeyer et al., 2019)
• Strafferett i USA: COMPAS-algoritmen, brukt til å vurdere risikoen for tilbakefall for kriminelle tiltalte, ble funnet å uforholdsmessig markere svarte tiltalte som høyere risiko, selv når de ikke begikk ny kriminalitet. (Angwin et al., 2016)
• Rekruttering i Storbritannia: Amazon skrotet sitt AI-rekrutteringsverktøy etter at det oppdaget at systemet var skjevt mot kvinner. Systemet var trent på historiske ansettelsesdata, som primært inneholdt mannlige kandidater, noe som førte til at AI straffet CV-er som inneholdt ordet "women's".
• Ansiktsgjenkjenning i Kina: Det er reist bekymringer om potensialet for skjevhet i ansiktsgjenkjenningssystemer brukt for overvåking og sosial kontroll i Kina, spesielt mot etniske minoriteter.
• Kredittvurdering i India: Bruken av alternative datakilder i kredittvurderingsmodeller i India har potensial til å introdusere skjevhet hvis disse datakildene gjenspeiler eksisterende sosioøkonomiske ulikheter.

Fremtiden for AI-etikk og skjevhetsdeteksjon

Ettersom AI fortsetter å utvikle seg, vil feltet AI-etikk og skjevhetsdeteksjon bli enda viktigere. Fremtidig forskning og utviklingsarbeid bør fokusere på:

• Utvikle mer robuste og nøyaktige teknikker for skjevhetsdeteksjon.
• Skape mer effektive strategier for avbøting av skjevhet.
• Fremme tverrfaglig samarbeid mellom AI-forskere, etikere, beslutningstakere og samfunnsvitere.
• Etablere globale standarder og beste praksiser for AI-etikk.
• Utvikle utdanningsressurser for å øke bevisstheten om AI-etikk og skjevhet blant AI-utøvere og allmennheten.

Konklusjon

Algoritmisk skjevhet er en betydelig utfordring innen AI-etikk, men den er ikke uoverkommelig. Ved å forstå kildene til skjevhet, bruke effektive deteksjons- og avbøtningsteknikker, og fremme etiske retningslinjer og organisatoriske praksiser, kan vi bygge rettferdigere og mer rettferdige AI-systemer som gagner hele menneskeheten. Dette krever en global innsats, som involverer samarbeid mellom forskere, beslutningstakere, industriledere og publikum, for å sikre at AI utvikles og distribueres ansvarlig.

Referanser:

• 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.