Етичні питання у розробці та впровадженні штучного інтелекту
Що таке етичний штучний інтелект, і як його забезпечити?
Термін “етичний ШІ” позначає створення та впровадження систем штучного інтелекту, які є прозорими, підзвітними та узгодженими з людськими цінностями і правами.
Оскільки штучний інтелект (ШІ) стає все більш поширеним у сучасному світі, що керується технологіями, важливо забезпечити його розробку і впровадження на етичних засадах. Досягнення етичного ШІ вимагає поєднання прозорості, справедливості та алгоритмічної етики.
Прозорість є ключовою складовою ШІ для забезпечення підзвітності та довіри до систем ШІ. Це означає здатність штучного інтелекту пояснювати процеси прийняття рішень у зрозумілій та інтерпретованій для людини формі. Це особливо важливо в сферах з високим ступенем ризику, таких як охорона здоров’я, фінанси та кримінальна юстиція, де рішення, ухвалені системами ШІ, можуть суттєво впливати на життя і благополуччя людей, отже, етична та відповідальна розробка і впровадження таких систем є надважливими.
Існує декілька технік для досягнення прозорості в ШІ. Одна з них — інтерпретація моделі, тобто візуалізація внутрішньої роботи системи ШІ, щоб зрозуміти, як вона прийшла до конкретного рішення. Інша — контрфактуальний аналіз, де перевіряються гіпотетичні сценарії, щоб зрозуміти, як система ШІ реагуватиме. Ці підходи дозволяють зрозуміти процес прийняття рішень системою ШІ, виявляти та виправляти упередження чи помилки.
Справедливість є ще одним важливим аспектом етики у розробці та впровадженні ШІ. Вона означає відсутність дискримінації чи упередження в системах ШІ. Справедливість системи залежить виключно від даних, на яких вона навчалася, що означає, що упереджені дані можуть призвести до упереджених алгоритмів. Упередження може мати різні форми, включаючи расові, гендерні чи соціально-економічні упередження, що призводить до несправедливих наслідків для певних груп людей.
Вирішення питання упередженості даних, на яких навчаються алгоритми, є необхідним для забезпечення справедливості у ШІ. Це може бути досягнуто через ретельний вибір джерел даних або використання стратегій, таких як збільшення даних (data augmentation), що включає додавання або зміну даних, аби створити більш різноманітний набір даних. Крім того, дослідники та інженери ШІ мають постійно переглядати й аналізувати свої алгоритми, щоб вчасно виявляти і виправляти можливі упередження.
Етичне використання ШІ також включає алгоритмічну етику, що стосується моральних принципів, вбудованих у процес розробки систем ШІ. Алгоритмічна етика передбачає створення та використання систем ШІ для підтримки справедливості, дотримання конфіденційності та підзвітності.
Залучення різноманітної групи зацікавлених сторін у процесі розробки є важливим для забезпечення алгоритмічної етики в ШІ, включаючи етиків, соціологів і представників громади, які зазнають впливу. Крім того, розробники ШІ мають зосередитися на створенні етичних стандартів і керівних принципів, що спрямовуватимуть процес розробки та впровадження систем ШІ.
Як розробники ШІ можуть мінімізувати ризики упередження та дискримінації в системах ШІ?
Системи ШІ викликають побоювання щодо ризиків упередження та дискримінації. Щоб розв’язати ці питання, розробники ШІ мають мінімізувати упередження у даних, що використовуються для навчання алгоритмів, і забезпечити, щоб етичні принципи були вбудовані в проектування та впровадження систем ШІ.
Штучний інтелект має потенціал трансформувати численні індустрії та покращити повсякденне життя людини, але він також несе ризики, якщо розробляється та впроваджується безвідповідально. Одним із головних ризиків ШІ є упередження, що може призводити до несправедливих чи дискримінаційних наслідків. Упереджені алгоритми ШІ можуть продовжувати й посилювати соціальні нерівності, як-от расову дискримінацію чи гендерну упередженість.
Наприклад, у Сполучених Штатах було зафіксовано кілька випадків, де алгоритми розпізнавання осіб з більшою ймовірністю неправильно ідентифікували людей із темним кольором шкіри, ніж білих, що призводило до хибних арештів та засуджень. Причина в тому, що набори даних, які використовувались для навчання цих алгоритмів, були недостатньо різноманітними, аби враховувати різні відтінки шкіри та риси обличчя. Аналогічно, упередженість ШІ може впливати на процеси працевлаштування, схвалення кредитів чи медичні діагнози.
Щоб запобігти упередженості або неетичності ШІ, необхідно розглядати ці питання на всіх етапах його розробки: від збору даних до впровадження. Це включає забезпечення різноманітності й репрезентативності наборів даних, оцінку впливу алгоритму на різні соціальні групи, а також здійснення регулярних перевірок і аудитів систем ШІ.
Одним із підходів до мінімізації упереджень у ШІ є використання метрик справедливості (fairness metrics), які дозволяють оцінювати справедливість алгоритму і визначати можливі упередження. Наприклад, показник справедливості може оцінювати, як алгоритм працює для різних етнічних або гендерних груп, і виявляти будь-які розбіжності у результатах.
Ще однією стратегією є залучення різноманітних команд до розробки та тестування алгоритмів ШІ, що охоплюють різні етнічні, гендерні, соціально-економічні групи, рівні освіти, цінності, переконання та інше. Це може полегшити виявлення та усунення можливих упереджень і забезпечити врахування різноманітних точок зору при розробці алгоритму. Крім того, інтеграція етичних принципів та кодексів поведінки до систем ШІ може зменшити ризик закріплення упереджень, притаманних її розробникам, і узгоджувати алгоритми з широким спектром суспільних цінностей.
Нарешті, розробники мають забезпечити безпеку і справедливість ШІ через підзвітність (AI accountability). Це включає встановлення чітких ліній відповідальності за прийняття рішень ШІ та притягнення до відповідальності розробників і користувачів за будь-які негативні наслідки. Наприклад, Загальний регламент щодо захисту даних (GDPR) Європейського Союзу — який передбачає юридичні наслідки за невиконання — вимагає від компаній забезпечувати прозорість і рівність алгоритмів ШІ шляхом реалізації механізмів захисту.
Пов’язане: Захист даних у спілкуванні за допомогою ШІ: чи відповідає ChatGPT стандартам GDPR?
Таким чином, упереджений або неетичний ШІ може мати серйозні наслідки для окремих людей і суспільства загалом. Запобігання таким ризикам потребує дотримання принципів справедливості, прозорості та підзвітності на всіх етапах розробки та впровадження ШІ. Приймаючи етичні принципи, використовуючи метрики справедливості, залучаючи різноманітні команди та встановлюючи чіткі лінії підзвітності, інженери ШІ можуть сприяти створенню безпечного та відповідального штучного інтелекту.
