Το AI χρησιμοποιείται πλέον σε όλο και περισσότερες επαγγελματικές διαδικασίες. Από την αξιολόγηση υποψηφίων και την εξυπηρέτηση πελατών μέχρι την ανάλυση δεδομένων και τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων, τα AI εργαλεία μπορούν να επεξεργάζονται μεγάλο όγκο πληροφοριών και να προσφέρουν προτάσεις μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα.

Υπάρχει, όμως, ένας παράγοντας που χρειάζεται ιδιαίτερη προσοχή: το AI μπορεί να αναπαράγει προκαταλήψεις που υπάρχουν ήδη στα δεδομένα και στις ανθρώπινες αποφάσεις από τις οποίες έχει εκπαιδευτεί.

Αυτό είναι γνωστό ως AI bias και η κατανόησή του αποτελεί πλέον σημαντικό μέρος του AI literacy για κάθε επαγγελματία που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη.

Τι είναι το AI bias;

Με τον όρο AI bias περιγράφουμε περιπτώσεις όπου ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης παράγει συστηματικά αποτελέσματα που ευνοούν ή αδικούν συγκεκριμένα άτομα ή ομάδες.

Η προκατάληψη μπορεί να εμφανιστεί σε διαφορετικά στάδια. Μπορεί να βρίσκεται στα δεδομένα εκπαίδευσης, στον τρόπο με τον οποίο έχει σχεδιαστεί ένα μοντέλο, στις μεταβλητές που χρησιμοποιούνται, αλλά και στον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι ερμηνεύουν ή αξιοποιούν τα αποτελέσματά του.

Ας πάρουμε ως παράδειγμα μια εταιρεία που χρησιμοποιεί AI για να υποστηρίξει τη διαδικασία επιλογής υποψηφίων. Αν το ιστορικό των προσλήψεων περιλαμβάνει κυρίως άτομα με συγκεκριμένα χαρακτηριστικά, ένα σύστημα που εκπαιδεύεται πάνω σε αυτά τα δεδομένα μπορεί να θεωρήσει ότι παρόμοια χαρακτηριστικά συνδέονται με έναν «καλό» υποψήφιο.

Έτσι, ένα μοντέλο μπορεί να αναπαράγει ένα μοτίβο του παρελθόντος χωρίς να έχει σχεδιαστεί σκόπιμα για να κάνει διακρίσεις.

Πώς μπορεί να δημιουργηθεί η προκατάληψη στα συστήματα AI;

Το AI bias δεν έχει μία μόνο πηγή. Υπάρχουν αρκετά σημεία στα οποία μπορεί να εισχωρήσει ένα προβληματικό μοτίβο.

1. Τα δεδομένα εκπαίδευσης

Τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός AI μοντέλου αντικατοπτρίζουν συχνά πραγματικές ανθρώπινες συμπεριφορές και αποφάσεις.

Αν αυτά τα δεδομένα περιέχουν προκαταλήψεις ή ιστορικές ανισότητες, το μοντέλο μπορεί να τις μάθει και να τις αναπαράγει όταν καλείται να κάνει νέες προβλέψεις.

2. Ελλιπή δεδομένα

Ένα dataset μπορεί να μην εκπροσωπεί επαρκώς όλες τις ομάδες ή τις περιπτώσεις που θα συναντήσει ένα σύστημα στην πράξη.

Όταν ορισμένες κατηγορίες δεδομένων είναι περιορισμένες ή απουσιάζουν, ένα μοντέλο μπορεί να έχει χαμηλότερη ακρίβεια όταν αντιμετωπίζει αντίστοιχες περιπτώσεις.

3. Οι ανθρώπινες επιλογές πίσω από το μοντέλο

Η ανάπτυξη ενός AI συστήματος περιλαμβάνει πολλές αποφάσεις. Ποια δεδομένα θα χρησιμοποιηθούν; Ποια χαρακτηριστικά θεωρούνται σημαντικά; Τι ακριβώς προσπαθεί να προβλέψει το μοντέλο; Πώς θα μετρηθεί η επιτυχία του;

Κάθε μία από αυτές τις επιλογές μπορεί να επηρεάσει το τελικό αποτέλεσμα.

4. Ο τρόπος χρήσης του AI

Ακόμη και ένα μοντέλο που λειτουργεί καλά σε ένα συγκεκριμένο περιβάλλον μπορεί να μην έχει την ίδια απόδοση όταν αλλάξει το κοινό, η αγορά, η γλώσσα ή η διαδικασία στην οποία εφαρμόζεται.

Για αυτό, η αξιολόγηση ενός AI συστήματος δεν τελειώνει τη στιγμή που αυτό τίθεται σε λειτουργία.

5. Ο τρόπος με τον οποίο ερμηνεύουμε τα αποτελέσματα

Ένα AI εργαλείο μπορεί να δώσει μια απάντηση με μεγάλη βεβαιότητα, χωρίς αυτό να σημαίνει ότι η απάντηση είναι απαραίτητα σωστή ή αντικειμενική.

Η άκριτη αποδοχή ενός AI-generated αποτελέσματος μπορεί να ενισχύσει ένα bias που διαφορετικά θα μπορούσε να εντοπιστεί και να διορθωθεί.

Γιατί το AI bias αφορά τις επιχειρήσεις;

Η προκατάληψη στα συστήματα AI δεν αποτελεί αποκλειστικά τεχνικό ζήτημα. Μπορεί να επηρεάσει πραγματικές επιχειρηματικές αποφάσεις.

Στο recruitment, ένα biased σύστημα μπορεί να επηρεάσει το ποιοι υποψήφιοι προχωρούν στη διαδικασία. Στον χρηματοοικονομικό κλάδο, ένα μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιείται για αξιολόγηση κινδύνου ή εντοπισμό ύποπτων συναλλαγών. Στο marketing, οι αλγόριθμοι μπορούν να επηρεάσουν ποιο κοινό βλέπει μια συγκεκριμένη διαφήμιση ή προσφορά.

Οι συνέπειες μπορεί να αφορούν την ακρίβεια των αποφάσεων, την εμπιστοσύνη των πελατών, τη φήμη μιας επιχείρησης, αλλά και τη συμμόρφωση με το εκάστοτε κανονιστικό πλαίσιο.

Όσο περισσότερες διαδικασίες μεταφέρονται σε AI-powered εργαλεία, τόσο μεγαλύτερη σημασία αποκτά η υπεύθυνη και informed χρήση τους.

Πώς μπορούν οι οργανισμοί να περιορίσουν το AI bias;

Η αντιμετώπιση του bias χρειάζεται να αποτελεί μέρος ολόκληρου του κύκλου ζωής ενός AI συστήματος.

Ελέγξτε την ποιότητα και την προέλευση των δεδομένων

Πριν αξιοποιηθούν δεδομένα για την εκπαίδευση ή τη λειτουργία ενός μοντέλου, είναι σημαντικό να εξετάζεται τι ακριβώς αντιπροσωπεύουν.

Ποιοι περιλαμβάνονται στα δεδομένα; Ποιοι μπορεί να απουσιάζουν; Υπάρχουν ιστορικά μοτίβα που μπορεί να επηρεάσουν το αποτέλεσμα;

Η ποιότητα των δεδομένων αποτελεί βασική προϋπόθεση για πιο αξιόπιστα AI συστήματα.

Αξιολογήστε την απόδοση σε διαφορετικές ομάδες

Ένα μοντέλο μπορεί να εμφανίζει υψηλή συνολική ακρίβεια και ταυτόχρονα να έχει σημαντικά διαφορετική απόδοση σε συγκεκριμένες ομάδες.

Για αυτό, η αξιολόγηση χρειάζεται να εξετάζει περισσότερα από έναν συνολικό δείκτη απόδοσης και να αναζητά πιθανές αποκλίσεις.

Διατηρήστε τον ανθρώπινο έλεγχο

Το AI μπορεί να λειτουργήσει ως σημαντικό εργαλείο υποστήριξης της λήψης αποφάσεων. Σε αποφάσεις με σημαντικές επιπτώσεις για ανθρώπους, όμως, χρειάζεται να υπάρχει δυνατότητα ανθρώπινης αξιολόγησης.

Οι επαγγελματίες πρέπει να μπορούν να αμφισβητούν ένα αποτέλεσμα, να αναζητούν πρόσθετα στοιχεία και, όπου χρειάζεται, να μην ακολουθούν μια AI-generated πρόταση.

Παρακολουθείτε το σύστημα και μετά την εφαρμογή του

Τα δεδομένα και οι συνθήκες στις οποίες λειτουργεί ένα AI σύστημα αλλάζουν με τον χρόνο. Νέες συμπεριφορές, διαφορετικά δεδομένα και αλλαγές στο επιχειρηματικό περιβάλλον μπορούν να επηρεάσουν την απόδοσή του.

Η συνεχής παρακολούθηση βοηθά στον έγκαιρο εντοπισμό προβλημάτων που μπορεί να μην ήταν εμφανή κατά την αρχική αξιολόγηση.

Μάθετε να κάνετε τις σωστές ερωτήσεις

Η υπεύθυνη χρήση του AI ξεκινά και από τον τρόπο με τον οποίο αξιολογούμε μια απάντηση.

Όταν ένα AI εργαλείο παρουσιάζει ένα αποτέλεσμα, είναι χρήσιμο να αναρωτηθούμε:

• Σε ποια δεδομένα βασίζεται αυτό το αποτέλεσμα;
• Υπάρχουν πληροφορίες που μπορεί να λείπουν;
• Ποιοι μπορεί να επηρεάζονται από αυτή την απόφαση;
• Υπάρχουν ομάδες για τις οποίες το αποτέλεσμα μπορεί να είναι λιγότερο ακριβές;
• Μπορώ να επαληθεύσω ανεξάρτητα αυτή την πληροφορία;

Αυτές οι ερωτήσεις βοηθούν τους επαγγελματίες να χρησιμοποιούν το AI με μεγαλύτερη κριτική σκέψη, χωρίς να χρειάζεται να έχουν εξειδικευμένες γνώσεις machine learning.

Το AI literacy περιλαμβάνει και την κατανόηση των περιορισμών

Η αποτελεσματική χρήση του AI δεν αφορά μόνο το να γνωρίζουμε ποιο εργαλείο να χρησιμοποιήσουμε ή πώς να γράψουμε ένα καλύτερο prompt.

Αφορά επίσης την κατανόηση του τρόπου με τον οποίο λειτουργούν τα AI εργαλεία, την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων τους και την αναγνώριση των περιπτώσεων όπου απαιτείται ανθρώπινη κρίση.

Οι επαγγελματίες δεν χρειάζεται απαραίτητα να μπορούν να δημιουργήσουν ένα machine learning model από την αρχή. Χρειάζεται, όμως, να μπορούν να αναγνωρίζουν πότε ένα αποτέλεσμα χρειάζεται περισσότερη διερεύνηση, να προστατεύουν τα δεδομένα που χρησιμοποιούν και να αξιοποιούν το AI με επίγνωση των δυνατοτήτων και των περιορισμών του.

Καθώς το AI περνά από τον πειραματισμό στην καθημερινή επαγγελματική πρακτική, αυτές οι δεξιότητες αποκτούν όλο και μεγαλύτερη αξία.

Ανάπτυξε πρακτικές δεξιότητες AI για την καθημερινή εργασία

Η υπεύθυνη αξιοποίηση του AI ξεκινά από ανθρώπους που κατανοούν πώς να το χρησιμοποιούν σωστά.

Το Practical AI for Professionals της Big Blue Data Academy βοηθά επαγγελματίες να αναπτύξουν πρακτικές δεξιότητες AI και να ενσωματώσουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στην καθημερινή τους εργασία. Μέσα από μια πρακτική προσέγγιση, οι συμμετέχοντες μαθαίνουν να αξιοποιούν το AI πιο αποτελεσματικά, να αξιολογούν τα αποτελέσματά του και να το εντάσσουν στις επαγγελματικές τους διαδικασίες με μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση.

Θέλεις να αξιοποιήσεις το AI πιο αποτελεσματικά στην εργασία σου; Ανακάλυψε το Practical AI for Professionals της Big Blue Data Academy και ανέπτυξε δεξιότητες που μπορείς να εφαρμόσεις άμεσα.