Razumevanje i rešavanje pristrasnosti u primeni AI
Poznato je da je pristrasnost veštačke inteligencije (AI) sposobnost AI da predstavi pristrasne rezultate zasnovane na ljudskim predrasudama koje su ugrađene u podatke o obuci ili AI algoritam, što dovodi do nepravednih i iskrivljenih ishoda. Pristrasnost u AI je odraz širih predrasuda koje postoje u društvu. Kako se sve više oslanjamo na sisteme veštačke inteligencije za donošenje odluka u različitim domenima i industrijama, sve je veći imperativ za sprečavanje pristrasnosti i obezbeđivanje tačnih rezultata.
Istorijski podaci koji se koriste za obuku AI modela često odražavaju društvene nejednakosti. Jedan primer ovoga pojavio se u oblasti upravljanja talentima, gde istorijski podaci odražavaju društvenu pristrasnost koja favorizuje jednu demografsku grupu, uglavnom muškarce, za unapređenje zbog tradicionalnih radnih obrazaca. Pristrasnost u algoritmu dovodi do iskrivljenih ishoda koji stavljaju u nepovoljniji položaj nedovoljno zastupljene grupe. Izazov se proteže dalje od rodne pristrasnosti i segmenata kao što su ekonomski uslovi, geografske lokacije i godine, značajno utičući na donošenje odluka AI.
Uloga transparentnosti i upravljanja u sprečavanju pristrasnosti veštačke inteligencije
Uzimajući u obzir pristrasnosti sa kojima se susrećemo u različitim sektorima, važnost transparentnosti u algoritmima veštačke inteligencije ne može se preceniti. Kako većina industrija nastavlja da usvaja veštačku inteligenciju, a digitalni sistemi postaju sve složeniji, potreba za modelima obuke koji bi opravdali svoje donošenje odluka postaje najvažnija. U sektorima u kojima odluke mogu uticati na život pojedinca, poput sektora bankarstva i osiguranja, od suštinskog je značaja da se ospori status quo, a da se pritom rigorozno procenjuju modeli podataka. Ovo uključuje širi kontekst odluka koje donosi AI, kao što su implikacije pozajmljivanja novca pojedincima sa specifičnom finansijskom istorijom.
Današnjim organizacijama su potrebni čvrsti okviri za nadgledanje modela obuke i primene AI u svojim sistemima. To ne bi značilo usporavanje inovacija, koje su ključne za obezbeđivanje rasta, već uspostavljanje ravnoteže između upravljanja i digitalne evolucije.
Kako preduzeća mogu da izbegnu pristrasnost?
Pravac napretka zahteva stalnu budnost. Organizacije moraju biti spremne da pauziraju ili ponovo procene AI sisteme koji nisu u skladu sa etičkim standardima ili poslovnim vrednostima. Treba podsticati redovno testiranje i praćenje kako se AI razvija i kontekst se menja tokom vremena.
Izgradnja različitih timova može se pojaviti kao promena igre u razvoju nepristrasnih AI rešenja. Fokus na izgradnji takvog tima zahteva prelazak sa čisto tehničkih razmatranja na šire skupove veština i perspektive. Ovaj pristup osigurava da se sistemi veštačke inteligencije razvijaju uzimajući u obzir potencijalno različite korisnike i njihove potrebe.
Obrazovanje i svest na svim nivoima unutar organizacije su ključni u rešavanju pristrasnosti. Jedan od načina da se to uradi je sprovođenje obaveznih programa obuke za zaposlene, kao i za rukovodeće timove.
Izvor: BakerTilly
