Мир 2.0: Переход бизнеса к Искусственному Интеллекту

4.2. Предвзятость и дискриминация в ИИ

Одной из самых серьезных проблем, с которыми сталкиваются системы ИИ, является предвзятость, встроенная в алгоритмы и обучающие данные. ИИ-системы обучаются на данных, которые могут содержать исторические предвзятости и не учитывать разнообразие человеческого опыта, что может привести к дискриминации.

Проблема: Когда ИИ обучается на данных, которые отражают исторические стереотипы или предвзятости, алгоритм может бессознательно усиливать эти предвзятости, принимая решения, которые могут дискриминировать определенные группы людей. Например, в области кредитования ИИ-системы могут предоставлять кредиты клиентам с определенными социально-экономическими характеристиками, игнорируя другие важные аспекты.

Пример: В 2016 году исследование показало, что алгоритмы, используемые для оценки рисков преступлений, такие как система COMPAS в США, были подвержены расовой предвзятости. Эти алгоритмы чаще классифицировали чернокожих обвиняемых как высокорисковых, несмотря на отсутствие объективных данных, подтверждающих это.

Решение: Для борьбы с предвзятостью в ИИ-разработках многие компании и исследовательские институты начали внедрять методы выявления и устранения предвзятости в данных. Например, были разработаны инструменты для аудита алгоритмов, которые помогают проверить, насколько справедливо и точно работают ИИ-системы, а также анализировать данные на наличие скрытых предвзятостей.

Пример: Компания IBM разработала инструмент AI Fairness 360, который помогает обнаружить и уменьшить предвзятость в алгоритмах. Это решение помогает компаниям создавать более этичные и справедливые ИИ-системы, минимизируя риски дискриминации.

4.3. Угроза замещения рабочих мест

Одним из наиболее обсуждаемых социальных вопросов, связанных с развитием ИИ, является угроза массового замещения рабочих мест. ИИ и автоматизация могут выполнять многие рутинные и повторяющиеся задачи, что, с одной стороны, повышает эффективность, а с другой – создает угрозу для традиционных рабочих мест.

Проблема: С развитием технологий многие профессии и отрасли могут стать избыточными. Особенно это касается таких сфер, как производство, логистика, сфера обслуживания и даже некоторые виды интеллектуального труда. Ряд экспертов предсказывает, что миллионы рабочих мест могут быть потеряны из-за автоматизации процессов и внедрения ИИ.

Пример: В компании Amazon внедрение роботов на складах привело к значительному сокращению потребности в людях для выполнения рутинных операций. В то же время компания утверждает, что автоматизация позволила создать новые рабочие места, связанные с развитием и обслуживанием технологий.

Решение: Для решения проблемы замещения рабочих мест необходимо инвестировать в программы переподготовки и повышения квалификации, чтобы рабочие могли освоить новые профессии, которые не могут быть автоматизированы. Например, создание "центр развития навыков", обучение новым технологиям и предоставление людям возможности работать в новых сферах, таких как аналитика данных или поддержка ИТ-систем.

Пример: Компания Microsoft запустила программу переподготовки сотрудников в США, помогая им освоить новые профессии в области ИТ. Эта инициатива направлена на помощь работникам, чьи профессии находятся под угрозой из-за автоматизации, и позволяет им получить навыки, востребованные на рынке труда будущего.

4.4. Ответственность за решения ИИ

Еще одной этической дилеммой является вопрос, кто несет ответственность за решения, принятые ИИ-системами, особенно если эти решения приводят к нежелательным или даже катастрофическим последствиям. Например, если автономный автомобиль вызывает аварию, или алгоритм в банковской сфере неправильно классифицирует кредитоспособность клиента, кто должен быть ответственным – разработчик системы, организация, использующая ИИ, или сама система?

Проблема: В случае с автономными транспортными средствами или ИИ-алгоритмами, принимающими решения в сфере здравоохранения, возникает вопрос, кто будет нести ответственность за ошибки, совершенные ИИ-системой. Является ли вина на разработчиках системы или на тех, кто ее использует, или же ИИ должен быть признан ответственным субъектом?

Пример: В 2018 году в США автономный автомобиль компании Uber сбил пешехода, что стало одним из первых случаев, когда система ИИ была признана частично виновной в ДТП. Этот инцидент вызвал множество дискуссий о том, кто должен нести ответственность в таких ситуациях – компания-разработчик, оператор машины или сама система.

Решение: Для решения этих вопросов разрабатываются новые законодательные инициативы и подходы к регулированию ИИ. Некоторые страны и организации уже начали обсуждать создание правовых норм, которые определят ответственность за действия ИИ. Например, Европейский Союз рассматривает проект закона о регулировании автономных транспортных средств, в котором будут прописаны правила ответственности за их действия.

Пример: В 2020 году в ЕС был предложен проект Artificial Intelligence Act

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.