AI Bias to zjawisko polegające na występowaniu uprzedzeń i stronniczości w systemach sztucznej inteligencji, które wynikają z niepełnych, tendencyjnych lub zniekształconych danych treningowych. Algorytmy uczące się na bazie historycznych danych mogą nieświadomie powielać istniejące w nich uprzedzenia, co prowadzi do dyskryminacyjnych rezultatów. Problem ten jest szczególnie istotny w kontekście zastosowań AI w obszarach takich jak rekrutacja, systemy finansowe czy wymiar sprawiedliwości.
Źródłem bias w sztucznej inteligencji mogą być zarówno same dane, jak i decyzje projektowe podejmowane przez twórców systemów. Niedostateczna reprezentacja różnych grup społecznych, stereotypowe uogólnienia czy błędy w procesie etykietowania danych – wszystkie te czynniki mogą prowadzić do zakłóceń w działaniu algorytmów. Efektem może być nierówny dostęp do usług, nieobiektywne oceny czy utrwalanie społecznych nierówności, co wymaga szczególnej uwagi przy projektowaniu systemów AI.
Zwalczanie AI Bias staje się priorytetem dla wielu organizacji i instytucji naukowych, które opracowują standardy i wytyczne etyczne dla technologii sztucznej inteligencji. Wdrażanie mechanizmów audytu, regularna weryfikacja danych oraz transparentność w procesie tworzenia modeli to kluczowe działania, które pomagają zminimalizować ryzyko uprzedzeń. Dzięki temu systemy AI mogą działać bardziej sprawiedliwie, przyczyniając się do budowania zaufania wśród użytkowników oraz promowania równości społecznej.