Umělá inteligence nemusí být férová – jak to ale poznat?

Umělá inteligence | |

Umělá inteligence nemusí být férová – jak to ale poznat?

Nástroj, který lidem pomůže identifikovat a případně napravit nespravedlivé zkreslení algoritmů AI (Artifical Intelligence – umělé inteligence), vyvinula firma Accenture - cílem je zachytit diskriminaci dříve, než začne infikovat modely AI a způsobovat škodu.


Nástroj AI Fairness je součástí širšího balíčku, který firma nedávno nabídla jako podporu transparentnosti a etiky při zavádění strojového učení.  Počítačové algoritmy se dostávají do role, kdy v prvním sítu rozhodují o řadě záležitostí – dělají jakýsi předvýběr, který předkládají k dořešení „lidským“ kolegům.

A tak umělá inteligence může rozhodovat o tom, zda určitý člověk dostane půjčku, nabídku zaměstnání, případně povolení k určité činnosti. Accenture se proto v rámci aktivit zaměřených na odstranění podjatosti k AI rozhodla vytvořit nástroj, který vyhodnocuje, zda systémy AI rozhodují spravedlivě a objektivně.

Umělá inteligence sama o sobě nemůže být spravedlivá nebo nespravedlivá -- jde o to, že algoritmy, které pro rozhodování využívá, mohou kodifikovat nesprávné lidské chápání. AI Fairness je určený k rychlé identifikaci a následné pomoci při řešení problémů v algoritmech.

„Našim cílem je zpřístupnit tento nástroj společnostem, které chtějí rozšířit své používání AI, ale obávají se rizika neúmyslných dopadů,“ říká Rumman Chowdhury, lídr v oblasti umělé inteligence společnosti Accenture. „V minulosti jsme našli modely, které jsou celkově velmi přesné, ale pokud se podíváte, jak se určitá chyba rozkládá nad podskupinami, uvidíte obrovský rozdíl mezi tím, jak správný je určitý model například pro bílého muže ve srovnání s černou ženou.“

Nástroj také hledá proměnné, které souvisejí s dalšími citlivými proměnnými. Algoritmus by například nemusel explicitně zohledňovat pohlaví, ale pokud se podívá na příjem, mohl by snadno oddělit výsledky pro ženy a muže.

Vyšetřuje také míru chyb pro každou proměnnou, a zda jsou chyby vyšší pro některou skupinu. Po této analýze je nástroj schopen opravit algoritmus, ale protože tento typ korekce může způsobit snížení jeho přesnosti, navrhne řešení a umožní uživateli rozhodnout, nakolik se má změnit.

AI Fairness může najít uplatnění v různých nejen průmyslových odvětvích, přičemž se předpokládá, že prvními uživateli budou ti, kteří se nacházejí v nejvíce regulovaných oborech - například finančních služeb a zdravotní péče, kde je potenciál nežádoucích dopadů AI velký.

„Vidíme rostoucí zaměření na algoritmické zkreslení a spravedlnost. Řada států vytváří etické rady AI,  Google nedávno vydal své etické pokyny,“ konstatuje Chowdhury. „Takže si myslím, že lídři v oboru AI, stejně jako non-tech společnosti, hledají cestu. Hledají standardy a protokoly a něco, čím se mohou řídit, protože chtějí vytvářet a využívat bezpečné produkty.“



Články z rubriky

Canalys Channels Forum 2019: Čína se stane lídrem v AI"

CEO společnosti Canalys Steve Brazier přinesl na každoroční konferenci velmi zajímavou předpověď.
více »


Umělá inteligence již není nedostupné sci-fi"

Investice do umělé inteligence a její budoucí využití plánuje v různých oblastech více než 60 % českých firem, ukázala krátká studie EY a Hospodářské komory České republiky. Polovina dotázaných firem...
více »


Cisco inovuje kontaktní centra, budou využívat umělou inteligenci a strojové učení"

Cisco hodlá využít nedávných akvizic společností Accompany, Voicea a CloudCherry, které se zabývají umělou inteligencí, k vybudování kontaktních center příští generace. Zároveň představila nové funkce...
více »


RICAIP: Česko jako centrum Průmyslu 4.0 v Evropě"

Výzkumné a inovační centrum pro pokročilou průmyslovou výrobu, v angličtině Research and Innovation Centre on Advanced Industrial Production – RICAIP. Cílem je udělat z ČR zemi, která bude v popředí výzkumu...
více »


Atos BullSequana: Nový superpočítač už má několik klientů"

Atos, jeden z mála specializovaných výrobců superpočítačů, představil nejnovější model BullSequana XH2000.
více »


Související články


Tagy

AI Fairness Accenture analýza algoritmus korekce umělá inteligence

Komentáře