AI Bias to zjawisko polegające na występowaniu uprzedzeń i stronniczości w systemach sztucznej inteligencji, wynikających z niepełnych, tendencyjnych lub zniekształconych danych treningowych. Algorytmy uczące się na podstawie danych historycznych mogą nieświadomie utrwalać istniejące w nich uprzedzenia, prowadząc do dyskryminujących rezultatów. Problem ten jest szczególnie istotny w obszarach takich jak rekrutacja, systemy finansowe czy wymiar sprawiedliwości, gdzie zastosowanie AI ma znaczący wpływ na życie ludzi.
Źródłem stronniczości 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 zaburzać działanie algorytmów. Skutkiem może być nierówny dostęp do usług, nieobiektywne oceny czy utrwalanie społecznych nierówności, co wymaga szczególnej uwagi podczas projektowania systemów AI.
Walka z AI Bias stała się priorytetem dla wielu organizacji i instytucji naukowych, które opracowują standardy i wytyczne etyczne dotyczące technologii sztucznej inteligencji. Kluczowe działania minimalizujące ryzyko uprzedzeń obejmują wdrażanie mechanizmów audytu, regularną weryfikację danych oraz zapewnienie transparentności procesu tworzenia modeli. Dzięki temu systemy AI mogą działać sprawiedliwiej, budując zaufanie użytkowników i promując równość społeczną.
👉 Zobacz definicję w języku angielskim: AI Bias: Challenges in Automated Decision Making