Чем опасно внедрение ИИ: Этические аспекты
Стремительное развитие искусственного интеллекта приносит значительные выгоды в различных отраслях современного мира. Однако, наряду с этими достижениями, возникают важные этические вопросы, которые необходимо учитывать, чтобы гарантировать ответственную разработку и внедрение технологий искусственного интеллекта.
Международный эксперт по AI технологиям и Full Stack Developer с более чем десятилетним опытом Владислав Юрченко делится своим мнением относительно этических аспектов при внедрении искусственного интеллекта.
Для справки: Владислав Юрченко принимал участие в более чем 200 проектах. Его портфолио включает инновационные и сложные веб-сайты, мобильные приложения, AI-сервисы, Telegram-боты, передовые CRM-системы, системы управления контентом, комплексные ERP-систем, системы бронирования, и другие продукты для успешного роста и развития клиентских бизнесов. Он разрабатывал AI-решения и технические проекты для известных международных компаний, включая Combit Construction (Великобритания), Mada Properties (ОАЭ), Honda (Европа), Yolka (Испания), Cisco и Lenovo.
Алгоритмическая предвзятость
«Системы искусственного интеллекта зачастую обучаются на больших объёмах данных. Если эти данные содержат предубеждения, к примеру, гендерные, расовые или социально-экономические, система может сохранить и даже усилить эти предубеждения. Например, система искусственного интеллекта, используемая при приеме на работу, может непреднамеренно отдавать предпочтение кандидатам из определенной демографической группы, если данные на которых она училась, содержат исторические предубеждения. Это явление известно как алгоритмическая предвзятость и создает серьезные этические проблемы, особенно в таких сферах, как правоохранительная деятельность, кредитование и подбор персонала, где предвзятые решения могут иметь серьезные последствия».
С данными, содержащими защищенные атрибуты, такие как раса, пол, религия и сексуальная ориентация, следует обращаться осторожно, чтобы избежать дискриминации. Эти атрибуты могут непреднамеренно внести искажения в системы искусственного интеллекта, если они используются без соблюдения строгих этических норм.
Прозрачность и интерпретируемость
Многие системы искусственного интеллекта, особенно те, которые используют методы глубокого обучения, работают как «черные ящики», то есть их внутреннюю работу нелегко интерпретировать людям. Такое отсутствие прозрачности может привести к ситуациям, когда решения, принимаемые системами искусственного интеллекта, непонятны и не поддаются объяснению. Например, если система искусственного интеллекта отклоняет заявку на получение кредита, она должна иметь возможность предоставить четкое обоснование, что часто невозможно в непрозрачных системах.
Поскольку ИИ берёт на себя все больше функций по принятию решений, существует риск смещения ответственности человека. Это может происходить в сценариях, когда люди чрезмерно полагаются на рекомендации ИИ без критического контроля, что приводит к этическим дилеммам. Например, в медицинской диагностике использование инструментов ИИ без надлежащей проверки врачами-людьми может привести к неправильному лечению.
Одним из важнейших этических аспектов при разработке ИИ является тип данных, к которым этим системам разрешен доступ. Конфиденциальность данных обязана тщательно контролироваться, и не все данные должны быть доступны для систем ИИ из соображений безопасности, потенциального неправомерного использования и этических последствий. Неограниченный доступ к персональным данным вызывает серьезные риски утечки данных.
Меры по снижению этических рисков
Для снижения этических рисков, связанных с ИИ, может быть реализовано несколько защитных мер, включающих как технические стратегии, так и стратегии управления.
«Один из фундаментальных подходов заключается в ограничении доступа к данным. Системы искусственного интеллекта должны собирать только те данные, которые необходимы для определенной цели, и в обязательной порядке эти данные должны быть анонимными. Такие методы, как дифференциальная конфиденциальность, добавляют шума в данные, уравновешивая полезность данных с сохранением конфиденциальности».
Для устранения предвзятости разработчики могут использовать инструменты, которые анализируют наборы данных и моделируют выходные параметры проверяя их на предмет наличия признаков несправедливости. Внедрение таких методов, как машинное обучение с учетом объективности, может помочь устранить предвзятость. Регулярные аудиты и оценки влияния предвзятости также имеют решающее значение для поддержания этичных систем искусственного интеллекта.
Повышение прозрачности систем искусственного интеллекта имеет важное значение для обеспечения подотчетности. Интерпретируемые модели машинного обучения, дают представление о процессе принятия решений, что повышает прозрачность. Такие инструменты, как Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) и SHapley Additive exPlanations (SHAP), помогают понять и интерпретировать сложные модели.
Поскольку технологии искусственного интеллекта становятся все более распространенными, решение этических проблем, которые они создают, с каждым днем становится более важным. Понимая потенциальную возможность нарушения этических норм, определяя границы доступа к данным и применяя надежные меры защиты, мы можем разрабатывать и внедрять системы искусственного интеллекта, которые будут не только инновационными, но и этичными и справедливыми. Будущее искусственного интеллекта зависит не только от технологических достижений, но и от нашей приверженности соблюдению этических принципов при его разработке и применении.
«В своей практике я всегда слежу за этической составляющей тех ИИ-сервисов над которыми работаю я и моя команда. Мы всецело понимаем уровень ответственности и все потенциальные последствия, к которым может привести легкомысленное отношение к этой важной теме. Контроль конфиденциальности данных это необходимость в современном мире и каждый разработчик должен не лениться и проверять сделал ли он всё необходимое, чтобы обезопасить своих пользователей».
Автор: Владислав Юрченко