Pregiudizio algoritmico

Che cos'è il bias algoritmico?

Il bias algoritmico o bias dell'IA si riferisce ai risultati ingiusti o discriminatori derivanti dall'uso di algoritmi. È una serie di errori sistematici e ripetibili in un sistema informatico che favorisce un gruppo di persone in modi che non corrispondono all'intento delle funzioni dell'algoritmo.

Con l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) diffusi in vari settori, il bias algoritmico è una preoccupazione crescente per tutti. Sebbene gli algoritmi siano progettati per portare efficienza, non sono immuni ai difetti del design umano. Pertanto, è necessario comprendere i bias che gli algoritmi possono sviluppare nel tempo.

I bias algoritmici si verificano per molte ragioni - dati distorti, difetti di progettazione e pregiudizi umani consci o inconsci durante la fase di sviluppo, tra gli altri.

Il software di operazionalizzazione dell'IA e del machine learning (MLOps) aiuta a monitorare e mitigare proattivamente i potenziali rischi di bias. Questo software aiuta a prevenire le conseguenze che disturbano il benessere di diversi gruppi sociali.

Software Pregiudizio algoritmico

Software che menzionano pregiudizio algoritmico come caratteristica o termine.

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Esempi di bias algoritmico

Il bias algoritmico ha molte forme. Può variare dal bias razziale e pregiudizio di genere all'ineguaglianza e alla discriminazione per età. Tuttavia, questi bias possono anche essere non intenzionali. Ad esempio, se un algoritmo di riconoscimento facciale è addestrato utilizzando un set di dati che non è inclusivo, non funzionerà efficacemente per tutti i gruppi di persone. Poiché questi bias sono non intenzionali, sono spesso difficili da identificare prima che siano stati programmati in un sistema.

Ecco alcuni altri esempi di bias algoritmico:

• Bias razziale nei sistemi sanitari: Nel settore sanitario, i bias algoritmici possono includere la fornitura della stessa qualità di strutture mediche ma addebitando più denaro a un gruppo di persone.
• Bias di genere nei sistemi di assunzione: Il bias algoritmico può esistere anche nei sistemi di assunzione dove un genere è preferito rispetto all'altro. Qualsiasi decisione di assunzione basata sul bias di genere e non sul merito è ingiusta.
• Bias razziale nei sistemi penali: Gli algoritmi che prevedono le probabilità di recidiva di un delinquente possono discriminare un certo gruppo. La previsione può essere distorta contro i criminali appartenenti a una particolare razza, rendendoli soggetti a una pena più lunga.

Tipi di bias algoritmico

Il bias algoritmico può assumere molte forme e verificarsi a causa di diversi fattori. Cinque tipi comuni di bias possono esistere in un algoritmo:

• Bias dei dati si verifica quando i dati utilizzati per addestrare un algoritmo non rappresentano tutti i gruppi di persone e le demografie. Risulterà nell'algoritmo che produce risultati sfavorevoli basati su dati non inclusivi. Questo tipo di bias può esistere nei sistemi di assunzione, sanitari e penali.
• Bias di campionamento si verifica quando il set di dati di addestramento è utilizzato senza randomizzazione. Può anche verificarsi se il set di dati non è una rappresentazione della popolazione per cui l'algoritmo è destinato. Può portare a risultati inaccurati e incoerenti in un sistema. Questo può esistere in un sistema bancario dove un algoritmo prevede le approvazioni di prestiti basandosi esclusivamente su gruppi ad alto reddito.
• Bias di interazione esiste quando un sistema interagisce diversamente con gli utenti a causa delle loro caratteristiche o demografie. Risulta in un trattamento incoerente e risultati ingiusti per le persone in un gruppo specifico. Questo tipo di bias può essere trovato nei sistemi di riconoscimento facciale che possono riconoscere una razza più facilmente dell'altra.
• Bias di attribuzione di gruppo si verifica quando i team di dati assumono la verità su un individuo basandosi sul gruppo di cui possono o non possono far parte. Questo bias può verificarsi nei sistemi di ammissione che favoriscono candidati provenienti da certi background educativi e istituzioni rispetto ad altri.
• Bias del ciclo di feedback può verificarsi quando i risultati distorti generati da un algoritmo sono utilizzati come feedback per affinarlo ulteriormente. Questa pratica può amplificare i bias nel tempo, risultando in una maggiore disparità tra diversi gruppi. Ad esempio, se un algoritmo suggerisce certi lavori agli uomini, potrebbe considerare ulteriormente solo le candidature di candidati maschi.

Migliori pratiche per prevenire il bias algoritmico

Sebbene l'industria tecnologica abbia ancora molta strada da fare prima di eliminare il bias negli algoritmi, ci sono alcune migliori pratiche da tenere a mente per prevenirlo.

• Progettare con inclusione: Quando gli algoritmi di IA e ML sono progettati con l'inclusione in mente, non erediteranno bias. Stabilire obiettivi misurabili per gli algoritmi porterà a prestazioni coerenti in tutti i casi d'uso, cioè tutti i gruppi, indipendentemente dall'età, dal genere o dalla razza.
• Testare prima e dopo il deployment: Prima del deployment di qualsiasi sistema software, test e valutazioni approfonditi possono identificare i bias che l'algoritmo può aver ereditato involontariamente. Una volta completato il deployment, un altro round di test può aiutare a identificare qualsiasi cosa che sia stata persa nella prima iterazione.
• Usare dati sintetici: Gli algoritmi di IA devono essere addestrati su set di dati inclusivi per evitare discriminazioni. I dati sintetici sono la rappresentazione statistica di set di dati reali. Gli algoritmi addestrati su dati sintetici saranno al sicuro da qualsiasi bias ereditato dai dati reali.
• Concentrarsi sulla spiegabilità dell'IA: La spiegabilità dell'IA consente agli sviluppatori di aggiungere un livello di trasparenza agli algoritmi di IA. Questo aiuta a comprendere come l'IA genera previsioni e quali dati utilizza per prendere quelle decisioni. Concentrandosi sulla spiegabilità dell'IA, l'impatto previsto e i potenziali bias di un algoritmo possono essere identificati.

Attraverso le migliori piattaforme di data science e machine learning, gli sviluppatori possono connettere i dati per creare, distribuire e monitorare algoritmi di machine learning.