Giảm thiểu sự thiên vị trong hệ thống AI
Một khi đã xác định được thành kiến, các biện pháp chủ động phải được thực hiện để giảm thiểu tác động của nó. Điều này có thể liên quan đến việc đánh giá lại dữ liệu huấn luyện để đảm bảo nó đại diện cho các quần thể đa dạng mà nó sẽ gặp trong các ứng dụng trong thế giới thực. Ngoài ra, các nhà phát triển có thể tinh chỉnh các thuật toán để ưu tiên sự công bằng và bình đẳng, thậm chí phải trả giá bằng các số liệu hiệu suất khác.
Hơn nữa, việc đảm bảo tính công bằng trong các ứng dụng AI đòi hỏi phải xem xét tác động đến các nhóm nhân khẩu học khác nhau. Hệ thống AI không được gây bất lợi cho một số nhóm dân cư nhất định dựa trên các yếu tố như chủng tộc, giới tính hoặc tình trạng kinh tế xã hội. Bằng cách ưu tiên sự công bằng giữa các nhóm khác nhau, các nhà phát triển AI có thể thúc đẩy tính toàn diện và thúc đẩy công bằng xã hội.
