Etyczna sztuczna inteligencja
Neutralność w danych treningowych sztucznej inteligencji
Uprzedzenia i inkluzywność to znacznie więcej niż tylko zestaw osobistych preferencji. Uprzedzenia są często głęboko ukryte, ponieważ archaiczna gramatyka i przestarzałe struktury językowe są przenoszone do współczesnego kontekstu. Nie chodzi tylko o to, że wolę kawę od herbaty lub wino od piwa. Uprzedzenia pojawiają się w językach, w których słowa są oznaczane jako żeńskie lub męskie. Bez kontekstu, na przykład, pielęgniarka w języku francuskim lub niemieckim oznaczałaby kobietę, ale wiemy, że są też pielęgniarze płci męskiej, więc w naszym tagowaniu danych i adnotacjach zapewniamy kontekst i, jeśli to możliwe, neutralną pod względem płci alternatywę, aby usunąć uprzedzenia.
Łagodzenie uprzedzeń
Upewnienie się, że modele sztucznej inteligencji nie utrwalają ani nie wzmacniają uprzedzeń społecznych, rasowych lub płciowych.
Przejrzystość
Uczynienie procesów decyzyjnych AI zrozumiałymi i łatwymi do wyjaśnienia.
Odpowiedzialność
Posiadanie mechanizmów umożliwiających pociągnięcie organizacji i deweloperów do odpowiedzialności za wyniki systemów AI
Prywatność danych
Inkluzywność
Zapewnienie, by systemy sztucznej inteligencji służyły różnym grupom demograficznym i społecznym, bez dyskryminacji
Zaczynamy od etycznego pozyskiwania danych
Etyczne pozyskiwanie danych oznacza, że gromadzimy, adnotujemy i wykorzystujemy dane w sposób zgodny z prawem, przejrzysty i z poszanowaniem praw jednostek.
Obejmuje to:
- Uzyskanie świadomej zgody od osób przekazujących dane.
- Sprawiedliwe wynagradzanie dostawców danych (zwłaszcza na rynkach dopiero się rozwijających).
- Unikanie praktyk opartych na wyzysku, takich jak korzystanie z niedostatecznie opłacanej lub wprowadzanej w błąd siły roboczej. Stosujemy otwarte i przejrzyste praktyki przy zatrudnianiu lingwistów i ekspertów merytorycznych.
- Zapewnienie zgodności z przepisami takimi jak RODO, HIPAA lub CCPA.
- Weryfikacja autentyczności i przydatności danych.
Etyczne pozyskiwanie danych ma kluczowe znaczenie dla
dostawców usług związanych z wykorzystaniem danych
Korzyści płynące z etycznego pozyskiwania danych:
Zaufanie i reputacja
Klienci i użytkownicy coraz częściej zwracają uwagę na sposób gromadzenia i wykorzystywania danych. Dostawcy, dla których etyka jest priorytetem, budują zaufanie i wiarygodność.
Zgodność z przepisami i ograniczanie ryzyka
Etyczne pozyskiwanie danych zapewnia zgodność z międzynarodowymi przepisami i standardami, zmniejszając ryzyko kar prawnych, procesów sądowych i utraty reputacji.
Jakość danych
Sprawiedliwe traktowanie i odpowiednie systemy motywacji dla pracowników zajmujących się danymi prowadzą do wyższej jakości i bardziej wiarygodnych zbiorów danych, co przekłada się na wyniki modeli sztucznej inteligencji.
Unikanie szkód
Źle pozyskane dane mogą prowadzić do stronniczych lub szkodliwych wyników sztucznej inteligencji (np. dyskryminujące narzędzia rekrutacyjne, błędne prognozy medyczne). Etyczne pozyskiwanie danych pomaga zapobiegać takim sytuacjom. Upewniamy się, że korzystamy z wielu źródeł, aby uzyskać szeroką bazę danych, co znacznie zmniejsza ryzyko szkód lub stronniczości.
Zrównoważona praktyka biznesowa
Etyczne pozyskiwanie danych wspiera długoterminowe korzyści poprzez budowanie dobrej opinii wśród współpracowników, organów regulacyjnych i opinii publicznej. Wrażliwość kulturowa i pozyskiwanie lokalnych informacji od osób, które korzystają z danego języka na co dzień lub posługują się nim w specjalistycznych dziedzinach zapewnia szerszy kontekst i dogłębność danych, które pozyskujemy — przykładem może być jeden z naszych projektów medycznych, wymagający udziału lekarzy kardiologów.
Odpowiedzialność społeczna
Firmy odgrywają rolę w kształtowaniu przyszłości technologii. Zarówno etyczna sztuczna inteligencja, jak i etyczne praktyki pozyskiwania danych są efektem dbania o pozytywny wpływ AI na społeczeństwo, uczciwość i godność cyfrową. Regulacja sztucznej inteligencji jest wciąż na wczesnym etapie, dlatego musimy samoregulować tam, gdzie to możliwe i stosować etyczne działania we wszystkim, co robimy.
