Łagodzenie stronniczości w systemach AI
Po zidentyfikowaniu stronniczości należy podjąć proaktywne działania w celu złagodzenia jej skutków. Może to obejmować ponowną ocenę danych szkoleniowych, aby upewnić się, że są one reprezentatywne dla różnorodnych populacji, które napotkają w rzeczywistych zastosowaniach. Ponadto programiści mogą udoskonalać algorytmy, aby nadać priorytet uczciwości i równości, nawet kosztem innych wskaźników wydajności.
Ponadto zapewnienie uczciwości w zastosowaniach sztucznej inteligencji wymaga uwzględnienia wpływu na różne grupy demograficzne. Systemy sztucznej inteligencji nie mogą powodować nieproporcjonalnej niekorzystnej sytuacji dla niektórych populacji ze względu na takie czynniki, jak rasa, płeć lub status społeczno-ekonomiczny. Stawiając na pierwszym miejscu sprawiedliwość w różnych grupach, twórcy sztucznej inteligencji mogą wspierać integrację i promować równość społeczną.