Kunstmatige intelligentie lijkt de wereld te kunnen veranderen, toch? Het is in staat om de perfecte feestuitnodiging te schrijven, grappen te vertellen of te anticiperen op wat we willen zien/zeggen. En hoewel het al deze dingen kan doen, is het belangrijk om te onthouden dat kunstmatige intelligentie bepaalde beperkingen heeft en met voorzichtigheid moet worden gebruikt, althans voorlopig nog.Ā
Wat bedoelen we? Laten we teruggaan naar de manier waarop kunstmatige intelligentietechnologieĆ«n worden gecreĆ«erd. Datawetenschappers voeden computers en andere machines met de informatie die ze willen dat ze nabootsen, wat betekent dat dit de belangrijkste bron van informatie is die machines hebben. Als er dus inconsistentie of vooroordelen in de gegevens zitten, zal de computer dit herhalen.Ā
Als kunstmatige intelligentie voor de lol wordt gebruikt, zoals voor het schrijven van een gedicht voor een vriend, is er geen probleem. Maar wanneer AI wordt gebruikt voor het nemen van beslissingen of als er wordt verwacht dat het zelf conclusies trekt, kunnen vooroordelen, al dan niet opzettelijk, de nauwkeurigheid van het resultaat ernstig beĆÆnvloeden.Ā
Laten we, om precies te begrijpen hoe ethiek en vooroordelen zo'n cruciale rol spelen in kunstmatige intelligentie, eerst de basisprincipes van AI bespreken en vervolgens enkele voorbeelden geven van hoe vooroordelen en ethiek de integriteit van kunstmatige intelligentie in gevaar kunnen brengen.Ā
Wat is kunstmatige intelligentie?Ā Ā
Het vermogen van machines om menselijke reacties en reacties op situaties na te bootsen is wat we kennen als kunstmatige intelligentie. Door machines te trainen om als mensen te denken, kunnen we anderszins vervelende of repetitieve taken automatiseren en machine learning gebruiken om grote hoeveelheden gegevens te verwerken.Ā
Kunstmatige intelligentie is in de loop van de tijd aanzienlijk geĆ«volueerd, maar heeft nog een lange weg te gaan om menselijk denken op de juiste manier na te bootsen. Toch hebben reeds bestaande ontwikkelingen de manier waarop we machines en hun potentieel bekijken getransformeerd. In ons dagelijks leven manifesteert kunstmatige intelligentie zich:Ā
Op kaarten en in het vervoer: heb je je ooit afgevraagd hoe je kaart-app de nieuwste informatie kan bieden over files, afgesloten wegen of de beste route om te nemen met het openbaar vervoer, om te wandelen of fietsen? Dankzij kunstmatige intelligentie kan je kaart-app in realtime worden bijgewerkt en je de best mogelijke ervaring bieden.Ā
Bij gezichtsherkenning/-identificatie: door gegevens te verzamelen over je gezichtsstructuur en -kenmerken, kan je telefoon zowel herkennen dat er een gezicht voor het scherm is als je identiteit verifiƫren.
Schrijfhulp: spellingscontrole is niet de enige hulp die je krijgt bij het schrijven. Dankzij de ongelooflijk hoge hoeveelheid gegevens die machines hebben ontvangen, kunnen ze voorstellen wat je vervolgens kunt schrijven.Ā
Kunstmatige intelligentie (AI - Artificial Intelligence) is zeer nuttig in een breed scala aan toepassingen - dat is wel duidelijk. Maar zoals bij alles zijn er zorgen en beperkingen waarvan je je bewust moet zijn. Nu duidelijk is wat kunstmatige intelligentie is, gaan we dieper in op ethiek en vooroordelen in kunstmatige intelligentie.Ā
Vooroordelen in kunstmatige intelligentieĀ
Een machine kan geen vooroordelen hebben, toch? Het heeft tenslotte geen ervaringen of herinneringen om die vooroordelen te vormen. Helaas is dat niet helemaal waar: machines kunnen alleen leren van de gegevens die ze hebben en als deze gegevens bevooroordeeld, onvolledig of van slechte kwaliteit zijn, zal de output van de machine dezelfde problemen weerspiegelen.Ā
Hieronder volgen de meest voorkomende voorbeelden van vooroordelen door kunstmatige intelligentie:Ā
Algoritmevertekening: als het algoritme dat de berekeningen van de machine bepaalt zelf onjuist of defect is, zijn de resultaten ook onjuist.Ā
Steekproefvooroordeel: als de door jou geselecteerde dataset de situatie niet nauwkeurig weergeeft, zullen je resultaten deze fout weergeven.Ā
Voorbeeld: je verzamelt salarisinformatie, maar noteert alleen die van mannelijke werknemers.
Vooroordelen door vooringenomenheid: op dezelfde manier als steekproefvooroordelen gebruiken vooroordelen op basis van vooringenomenheid gegevens die worden beĆÆnvloed door maatschappelijke vooroordelen en nemen deze vooroordelen daarom op in wat opinievrije gegevens moeten zijn.Ā
Voorbeeld: je evalueert de genderverdeling in bepaalde beroepen, maar telt alleen vrouwelijke leraren en mannelijke artsen, waardoor je gegevens onjuist zijn.Ā
Meetvooroordeel: meetvooroordeel treedt op wanneer gegevens onjuist worden verzameld, met name hoe deze zijn gemeten of gewaardeerd.Ā
Voorbeeld: als werknemers worden gevraagd over hun gevoelens over hun werkgever en een beloning worden beloofd als voldoende werknemers antwoorden, geven degenen die simpelweg door de beloning worden gemotiveerd mogelijk geen grondige of nauwkeurige antwoorden.
Uitsluitingsvooroordeel: je kunt de gegevens die je gebruikt in je analyse niet uitkiezen en als je (opzettelijk of per ongeluk) gegevenspunten uitsluit, zijn je resultaten onjuist.Ā Ā
Voorbeeld: als je denkt dat de gemiddelde antwoorden op een enquĆŖte geen invloed hebben en ze verwijdert, krijg je gegevens die naar beide uiteinden van het spectrum vertekend zijn en een onnauwkeurige weergave zijn van hoe de respondenten zich daadwerkelijk voelen.
Selectievooroordeel: hoewel het een hele uitdaging kan zijn om een toereikende grote steekproef te krijgen of een steekproef die representatief is voor de hele bevolking, kan het kiezen van alleen bepaalde groepen je gegevens volledig onbruikbaar maken.
Voorbeeld: je wilt de universiteiten evalueren die door middelbare scholieren worden gekozen, maar negeert degenen die ervoor kiezen om direct te gaan werken of naar een HBO-opleiding gaan, waardoor je een onnauwkeurig beeld krijgt van de keuzes van je afgestudeerden.
Er zijn nog veel meer manieren waarop vooroordelen in kunstmatige intelligentie kunnen voorkomen, maar de bovengenoemde komen het meest voor. Dit moet je onthouden: kunstmatige intelligentie leert van de gegevens die het ingevoerd heeft gekregen en als die gegevens problematisch of onnauwkeurig zijn, zullen de resultaten van kunstmatige intelligentie dat ook zijn. Dit kun je doen om vooroordelen te voorkomen:Ā
Veel situaties waarbij sprake is van vooroordelen zijn afkomstig van kleine of beperkte datasets; doe er alles aan om zoveel mogelijk gegevens te verzamelen uit zoveel mogelijk bronnen, waardoor je dataset wordt gediversifieerd.Ā
Wanneer je begint met het voeden van de gegevens aan je computer, voer je tests uit tijdens de vroege testfasen om te controleren op vooroordelen en deze te corrigeren.Ā
Verken online eerlijkheids- en vooroordeeltests om er zeker van te zijn dat je alles hebt opgenomen.Ā
Leg je resultaten voor aan andere experts om andere meningen te krijgen en controleer de kwaliteit van je gegevens voortdurend naarmate de tijd verstrijkt.Ā
Ethiek in kunstmatige intelligentieĀ
Je hebt vast iemand horen zeggen dat AI op een dag jouw werk zal doen. En hoewel de overgrote meerderheid van de banen veilig is (en de banen die AI kan overnemen zullen veranderen in een andere rol), zijn er ernstige ethische overwegingen om in gedachten te houden bij het bespreken van kunstmatige intelligentie.
EĆ©n ding is duidelijk: de kracht van kunstmatige intelligentie is enorm en we zijn nog maar net begonnen te ontdekken wat het kan doen. Maar de volgende overwegingen zijn absoluut cruciaal als het gaat om het handhaven van de juiste ethiek in de toekomst van kunstmatige intelligentie:Ā
Privacy: we voeren machines heel veel gegevens over mensen om ze te helpen op een meer menselijke manier te reageren, toch? Hoe zorgen we ervoor dat de gegevens die we aan de machine geven zowel veilig als privĆ© zijn? Het prioriteren van gegevensprivacy gedurende de gehele levenscyclus van kunstmatige intelligentie is een van de belangrijkste zorgen ter wereld.Ā
Menselijke afhankelijkheid: ja, kunstmatige intelligentie kan sommige taken automatiseren die mensen eerder uitvoerden en kan ook veel meer gegevens verwerken dan mensen. Maar het is absoluut essentieel dat AI niet alleen wordt gelaten om beslissingen te nemen, omdat het nooit de menselijke verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid zal vervangen.Ā
Duurzaamheid: vooruitgang in kunstmatige intelligentie en technologie wordt ondersteund, maar zolang ze niet ten koste gaan van het milieu en de algehele duurzaamheid.Ā
Toegankelijkheid: nieuwe ontwikkelingen moeten wereldwijd toegankelijk zijn, niet alleen in hoogontwikkelde landen met gemakkelijke toegang tot technologie.Ā
Om ervoor te zorgen dat ethiek op het gebied van kunstmatige intelligentie prioriteit krijgt, zijn veel landen en wereldwijde organisaties samengekomen om beleid en regelgeving te bedenken, zoals de AVG in de Europese Unie. Maar het bereiken van echt ethische technologische vooruitgang in kunstmatige intelligentie komt voort uit een toewijding van elk individu, bedrijf en land over de hele wereld.Ā
De kracht van kunstmatige intelligentie is echt ongeĆ«venaard, maar het is aan ons om het goed te gebruiken. En bekwame professionals op het gebied van kunstmatige intelligentie zijn hard nodig in de hele technologiesector, dus als je geĆÆnteresseerd bent in dit opkomende gebied, hoef je niet verder te zoeken: er is veel ruimte voor vooruitgang in kunstmatige intelligentie.Ā
