(ВИ) системите често покажуваат родова пристрасност, а еден од најзначајните примери е употребата на алгоритми во процесите на вработување. Многу компании користат ВИ системи за автоматизирано селектирање на кандидати, но овие системи често се обучени на податоци кои одразуваат историски предрасуди. Како резултат на тоа, жените се неосновано дискриминирани во процесот на вработување.
Друг ваков пример е употребата на ВИ во кредитирањето. Алгоритмите кои оценуваат кредитна способност можат да фаворизираат мажи пред жени доколку податоците за обука не вклучуваат доволно информации за жени или ако се базираат на историски податоци кои покажуваат предрасуди. Во вакви случаи жените не можат да добијат кредити или им се нудат понеповолни услови, со што дополнително се продлабочува економската нееднаквост.
ВИ системите исто така покажуваат пристрасност во правосудството. На пример, алгоритми кои се користат за проценка на ризикот од рецидив можат да бидат пристрасни кон мажи, што може да резултира во поголеми казни, но исто така и со поголеми шанси за затвор за жени, дури и кога нивните дела не се идентични. Ова не само што ја нарушува правдата, туку и создава дополнителни бариери за жените во правниот систем.
Во доменот на препознавањето на говор, системите покажуваат значителни разлики во точноста при процесирање на машки наспроти женски гласови. Ова е особено забележливо кај виртуелните асистенти и системите за транскрипција, каде што женските гласови често се интерпретираат со помала прецизност. Причината за ова лежи во историските податоци користени за тренирање на овие системи, кои најчесто содржат поголем процент на машки гласови, како и во техничките карактеристики на алгоритмите кои биле првично оптимизирани за машки гласовни фреквенции.
Во областа на компјутерската наука и системите за препознавање лица, родовата пристрасност се манифестира преку различни стапки на точност при идентификација на лица од различни родови. Системите често покажуваат повисока стапка на грешки при препознавање на женски лица, особено кога станува збор за жени од различни етнички групи. Дополнително, алгоритмите за анализа на слики често репродуцираат и зајакнуваат постоечки родови стереотипи при категоризација на слики и препознавање на активности.
Во полето на обработката на природен јазик, родовата пристрасност се манифестира преку начинот на кој системите асоцираат одредени зборови и концепти со специфични родови. На пример, професионални титули често автоматски се поврзуваат со одреден род, каде што високите раководни позиции се асоцираат со машкиот род, додека помошните и административните улоги се поврзуваат со женскиот род. Ова води до зајакнување на постоечките општествени стереотипи и може да влијае врз начинот на кој се генерира и презентира информацијата во различни контексти.
Системите за автоматско донесување одлуки, како што се алгоритмите за проценка на кредитна способност или за селекција на кандидати за вработување, родовата пристрасност може да доведе до систематска дискриминација. Овие системи, тренирани на историски податоци кои веќе содржат родови пристрасности, често ги репродуцираат и дури ги засилуваат постоечките нееднаквости во општеството. На пример, системите можат несвесно да фаворизираат одреден род при процесот на регрутација или при одобрување на финансиски услуги.
Во контекст на социјалните медиуми и платформите за препорака на содржини, родовата пристрасност се манифестира преку различно третирање и прикажување на содржини поврзани со различни родови. Алгоритмите можат да создадат т.н. “ехо комори” кои ги зајакнуваат постоечките родови стереотипи и предрасуди, влијаејќи на тоа како различни групи се претставени и перцепирани во дигиталниот простор.
Покрај тоа, примери од социјалните мрежи покажуваат како ВИ системите можат да создадат и да ги зајакнат родови стереотипи. Алгоритмите за препорака фаворизираат содржини кои се поврзани со традиционалните родови улоги, што влијае на перцепцијата на корисниците и ги поттикнува предрасудите.
Развој на етички насоки и инклузивен дизајн на ВИ системите
За да се минимизираат ризиците поврзани со родовата пристрасност во вештачката интелигенција (ВИ), неопходно е да се развијат стратегии кои вклучуваат етички насоки, инклузивен дизајн и зголемена свест и обука за развивачите на ВИ. Ова подразбира развој на стратегии за поставување етички насоки кои ќе служат како основа за дизајнирање и имплементација на ВИ системи. Овие сратегии вклучуваат принципи на транспарентност, одговорност и правичност, со цел да се осигура дека алгоритмите не само што се ефикасни, туку и праведни.
Во разојот и имплементацијата на ВИ сисетмите важно е да се вклучат различни заинтересирани страни, вклучувајќи експерти од различни области, активисти за правата на жените и заедници кои се подложни на дискриминација, за да се создадат насоки кои одразуваат различни перспективи и искуства. Инклузивниот дизајн не само што помага во идентификување на потенцијалните пристрасности во алгоритмите, туку и во создавање на производи кои се пофункционални и корисни за поширок спектар на корисници.
Вклучувањето на теми како што се етика во технологијата, како и разбирање на социјалните последици од имплемнтација на ВИ системите во образовниот процес придонесуваат во зголемување на свеста. Развивачите на ВИ треба да бидат свесни за потенцијалните ризици и последици од нивната работа и да бидат обучени да ги идентификуваат и адресираат пристрасности во податоците и алгоритмите.
