AI偏见无处不在!超1/3公司因AI偏见而蒙受损失

·人工智能1月17日 当你看短视频,AI会根据你的喜爱推荐内容,这就是一种偏见。很多企业也在引入AI系统,偏见可能会给企业带来损失。

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DataRobot在美国、英国调查350多名技术人员,超过三分之一(36%)声称它们因AI偏见蒙受损失。在受损失的企业中超过一半(62%)损失了营收或者客户(61%),将近一半(43%)失去了员工,超过三分之一(35%)卷入法律纠纷。

世界经济论坛AI专家Firth-Butterfield认为,AI造成损失的原因很多。他说:“如果你用AI HR算法挑选出不合适的人,可能会损害营收。如果你用带偏见的算法贷款,业务就没法增长,因为最终AI选择的贷款对象会是恒定的一小部分人。”

受访者认为,算法不可避免会对人产生偏见,产生偏见的因素很多,有性别(34%)、年龄(32%)、种族(29%)、性取向(19%)、宗教(18%)。

Forrester在报告中警告说:“基于人工智能的歧视——即使是无意的——也会对监管、声誉和收入造成可怕的影响。”虽然大多企业面对AI时将公平作为原则,但要持续下去是一大挑战。

华盛顿DC智库Cato Institute的高管Mathew Feeney认为,AI产生偏见是很复杂的,很大程度是因为训练系统的数据带来的。Mathew Feeney认为,现在面部识别很流行,它用到了AI技术,而面部识别充满偏见。

Mathew Feeney解释说:“当我们用系统识别黑人身份时,可靠性没有那么高。系统要训练,训练需要照片,当面向特定种群的照片不够多,或者质量不够好时就会出现偏见。”“并不一定是工程师或者设计师心存邪念,只是训练数据有问题。”

Firth-Butterfield认为:“开发算法的人也有偏见,这种偏见也会影响算法。如果算法开发者是一名30岁的男子,他是白人,他带入的偏见会与30岁的非裔美国女子不同。”

信息技术与创新基金(Information Technology & Innovation Foundation)副总裁Daniel Castro认为人类在使用AI偏见一词时反复无常。

Daniel Castro说:“我认为所谓的AI偏见是算法精准度存在的错误,也就是估计值与真实值之间的差异。”“大多公司有强烈的市场意愿来消除AI偏见,因为这样做算法才会更精准。”“例如,如果算法未能将最优产品推荐给购物者,公司营收就会减少,蛋糕被竞争对手拿走。”“企业出于声誉考虑会要求消除AI偏见,否则产品和服务就会被认为不合格。”

Daniel Castro还认为,有时靠市场力量消除偏见没有效果。他说:“出于税收目的,政府机构可能会用AI算法估算财产价值,想用这种市场机制来消除偏见是很难的。在这种环境下,政府应该提供一套替代性监管机制,比如通过透明的的措施来保证。”

 “有些人提到AI偏见会将它视为歧视。如果房东歧视特定租户,不论是用算法还是人力来歧视,我们都应该诉诸法律。”

DataRobot就AI监管询问了受访者。81%的人认为政府监管在两个方面很有用,一是定义偏见,二是预防偏见。但也有45%的人认为政府监管会导致经营成本增加。32%的人担心如果没有政府监管部分群体可能会受伤。

Feeney说:“有许多人呼吁政府监管,但要监管的AI范围太广了,有面部识别、无人驾驶、军事应用等等。”

德勤预测,2022年围绕AI监管会有很多的讨论,但监管全面实施至少要等到2023年。有些地区可能会完全封杀AI部分细分产业。

德勤高管Paul Silverglate说:“AI有很大的潜力,2022年它会面临更多的审查,因为监管者想深入理解新兴AI应用的隐私、数据安全问题,力求保护好消费者。”

 “科技公司发现自己已经站在了交汇点,不能再忽视伦理问题。我们要用整体性方法来解决伦理责任问题。企业如果用这种方法来应对,尤其是在AI这样的新兴领域,它会获得更广泛的接受,赢得更多信赖,获得更多营收。”(小刀)


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