Demaskowanie uprzedze¿ zwi¿zanych z p¿ci¿: w Sztuczna inteligencja

Poprzez systematyczny przegl¿d literatury, niniejszy artyku¿ bada, w jaki sposób niektóre algorytmy sztucznej inteligencji s¿ stronnicze, co stanowi powäne ryzyko etyczne i spo¿eczne, bior¿c pod uwag¿, ¿e zautomatyzowane systemy aktywnie uczestnicz¿ w podejmowaniu ró¿nych decyzji. Omówiono równie¿, w jaki sposób brak ró¿norodno¿ci w zespo¿ach programistów sztucznej inteligencji i zbiorach danych szkoleniowych zwi¿ksza prawdopodobie¿stwo stronniczo¿ci. Ponadto podkre¿la etyczne i spo¿eczne konsekwencje tych uprzedze¿ w ró¿nych kontekstach, takich jak w miejscu pracy, gdzie zautomatyzowane narz¿dzia rekrutacyjne dyskryminuj¿ kandydatki, lub w medycynie, gdzie diagnozy s¿ mniej dok¿adne dla kobiet z powodu braku reprezentatywnych danych. Z regulacyjnego punktu widzenia uznaje si¿ niewystarczalno¿¿ wi¿¿¿cych ram prawnych. Chociä podejmowane s¿ wysi¿ki, takie jak proponowane przez Uni¿ Europejsk¿ prawo dotycz¿ce sztucznej inteligencji lub zalecenia etyczne UNESCO, wielu z tych przepisów brakuje skutecznych mechanizmów egzekwowania. Z kolei kraje takie jak Kanada wprowadzi¿y obowi¿zkowe narz¿dzia oceny wp¿ywu algorytmów, które stanowi¿ bardziej skuteczny model.