In de context van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) verwijst bias naar de aanwezigheid van systematische fouten in de voorspellingen of resultaten van een algoritme, die kunnen worden toegeschreven aan vooropgezette ideeën of vooroordelen van het AI-model. Deze vooroordelen kunnen in verschillende stadia worden geïntroduceerd, zoals tijdens het verzamelen van gegevens, voorverwerking, modeltraining of implementatie. Vooroordelen in AI- en ML-modellen kunnen leiden tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten, waardoor mogelijk minderheidsgroepen of gemarginaliseerde groepen worden getroffen.
Eerlijkheid in AI en ML verwijst naar de gelijke behandeling van verschillende groepen of individuen door een AI-model. Eerlijke algoritmen zijn bedoeld om vooroordelen te minimaliseren en discriminatie te voorkomen, en ervoor te zorgen dat hun resultaten rechtvaardig en onbevooroordeeld zijn. Er zijn verschillende maatstaven en technieken voorgesteld om de eerlijkheid in AI- en ML-systemen te evalueren, zoals demografische gelijkheid, gelijke kansen en individuele eerlijkheid. Het creëren van eerlijkheid is essentieel voor het creëren van betrouwbare, ethische en sociaal verantwoorde AI-systemen.
Bij AppMaster, een no-code platform voor het creëren van backend-, web- en mobiele applicaties, wordt het belang van het aanpakken van vooroordelen en eerlijkheid in AI- en ML-systemen goed begrepen. Het platform biedt tools en functies waarmee ontwikkelaars vooroordelen kunnen identificeren en verminderen voordat ze hun applicaties implementeren. Dankzij het visuele datamodel (databaseschema) en de Business Processes (BP)-ontwerper van het platform kunnen gebruikers bijvoorbeeld de relaties tussen verschillende gegevensbronnen creëren en visualiseren, waardoor ze vroegtijdig in het ontwikkelingsproces potentiële bronnen van vooringenomenheid kunnen opsporen.
Ontwikkelaars kunnen ook verschillende technieken gebruiken om vooringenomenheid te verminderen en de eerlijkheid in hun AI- en ML-modellen te verbeteren, zoals:
1. Het verzamelen van diverse en representatieve datasets: Het verzamelen van gegevens uit een grote verscheidenheid aan bronnen en het zorgen voor voldoende vertegenwoordiging van verschillende groepen kan vooroordelen helpen verminderen. Vaak gaat het hierbij om het zoeken naar gegevens over ondervertegenwoordigde groepen en het aanvullen van bestaande datasets met extra datapunten om een nauwkeurige en evenwichtige representatie te garanderen.
2. Gegevens voorbewerken: het opschonen en voorbewerken van gegevens kan verschillende vooroordelen helpen elimineren, zoals vooroordelen op het gebied van bemonstering, meting en aggregatie. Dit proces omvat het omgaan met ontbrekende gegevens, het aanpakken van uitschieters en het standaardiseren of opnieuw bemonsteren van de gegevens indien nodig.
3. Regularisatiemodellen: Regularisatietechnieken, zoals L1- of L2-regularisatie, kunnen overfitting helpen voorkomen en stabielere en onbevooroordeelde modellen creëren door complexe modellen te bestraffen en eenvoud aan te moedigen.
4. Eerlijkheidsbewuste ML-algoritmen gebruiken: Verschillende algoritmen zijn specifiek ontworpen om de eerlijkheid in ML-modellen te verbeteren. Voorbeelden hiervan zijn onder meer vijandige debiasing, herweging en leren van eerlijke representatie. Deze algoritmen kunnen ervoor zorgen dat AI-modellen eerlijke resultaten opleveren voor verschillende demografische groepen.
5. Eerlijkheid evalueren: Ontwikkelaars kunnen verschillende maatstaven voor eerlijkheid gebruiken, zoals demografische gelijkheid, gelijke kansen of individuele eerlijkheid, om de prestaties van hun AI- en ML-modellen te beoordelen. Voortdurende evaluatie en monitoring van de modelprestaties kunnen helpen bij het identificeren van vooroordelen en eerlijkheidsproblemen wanneer deze zich voordoen, waardoor ontwikkelaars de nodige aanpassingen aan hun modellen kunnen aanbrengen.
6. Verklaarbare AI (XAI): XAI-technieken zijn bedoeld om AI-systemen transparanter en interpreteerbaarder te maken door inzicht te bieden in de manier waarop algoritmen beslissingen nemen. Dit kan ontwikkelaars helpen potentiële bronnen van vooringenomenheid te ontdekken en de algehele eerlijkheid van hun modellen te verbeteren.
Organisaties die AI- en ML-toepassingen in hun workflows opnemen, moeten zich bewust zijn van mogelijke vooroordelen en ernaar streven eerlijke en rechtvaardige AI-modellen te creëren. Door gebruik te maken van het uitgebreide pakket tools van AppMaster kunnen ontwikkelaars vooroordelen effectief aanpakken en de eerlijkheid verbeteren om robuuste, betrouwbare en sociaal verantwoorde AI-applicaties te bouwen. Naarmate AI- en ML-technologieën zich blijven ontwikkelen en steeds vaker voorkomen in het dagelijks leven, is het essentieel om de concepten van vooringenomenheid en eerlijkheid te begrijpen en er prioriteit aan te geven om ervoor te zorgen dat de voordelen van deze technologieën eerlijk en breed in de hele samenleving kunnen worden gedeeld.
