Discriminatie

Discriminatie in AI verwijst naar de oneerlijke of ongelijke behandeling van individuen of groepen op basis van beschermde kenmerken zoals ras, geslacht, leeftijd of handicap. Deze discriminatie is vaak het gevolg van vooroordelen die in AI-systemen zijn ingebed, wat zich kan voordoen tijdens de fasen van gegevensverzameling, algoritmeontwikkeling of implementatie. Discriminatie kan aanzienlijke gevolgen hebben voor sociale en economische gelijkheid en kan leiden tot nadelige uitkomsten voor gemarginaliseerde of onderbediende gemeenschappen. Naarmate AI-systemen steeds meer worden geïntegreerd in besluitvormingsprocessen, neemt de kans op discriminatie toe, waardoor zorgvuldige controle en proactieve maatregelen nodig zijn om deze effecten te beperken.

De Oorzaken van Discriminatie in AI Begrijpen

Kunstmatige intelligentie (AI) en machineleersystemen zijn sterk afhankelijk van data om beslissingen te nemen. Als de data die worden gebruikt om deze systemen te trainen bevooroordeeld of niet representatief zijn, kan dit leiden tot algoritmische vooringenomenheid, wat kan resulteren in discriminerende praktijken. Bijvoorbeeld, als een gezichtsherkenningssysteem voornamelijk is getraind op afbeeldingen van witte personen, kan het minder goed presteren bij het herkennen van gezichten van mensen met een andere huidskleur.

De oorzaken van discriminatie in AI zijn terug te voeren op verschillende factoren:

• Datavooroordeel: AI-systemen leren van de data waarop ze zijn getraind. Als deze data vooringenomen zijn, zal de AI deze vooroordelen automatisch weerspiegelen in zijn uitkomsten. Bijvoorbeeld, bevooroordeelde trainingsdata kunnen AI-systemen laten neigen naar bepaalde groepen boven anderen.
• Algoritmeontwerp: De algoritmes zelf kunnen op een manier zijn ontworpen waardoor onbedoeld bepaalde variabelen worden voorgetrokken, wat leidt tot bevooroordeelde uitkomsten. Dit kan gebeuren als ontwikkelaars onbewust hun eigen vooroordelen in het systeem coderen.
• Maatschappelijke Vooroordelen: AI-systemen kunnen bestaande maatschappelijke vooroordelen weerspiegelen, als gevolg van systemische kwesties die aanwezig zijn in de data die ze gebruiken. Dit omvat vooroordelen gerelateerd aan ras, geslacht en sociaaleconomische status.

Belangrijke Begrippen

• Algoritmische Vooringenomenheid: Fouten of vooroordelen in AI-systemen die leiden tot oneerlijke uitkomsten voor bepaalde groepen. Algoritmische bias kan ontstaan vanuit bevooroordeelde trainingsdata, gebrekkig algoritmeontwerp, of beide. Wanneer AI-systemen beslissingen nemen op basis van bevooroordeelde patronen, kunnen ze maatschappelijke ongelijkheden in stand houden en zelfs versterken.
• Trainingsdata: De dataset waarmee AI-systemen worden getraind. Als deze data bevooroordeeld zijn, kan de AI deze vooroordelen leren en voortzetten. Het waarborgen van diverse en uitgebalanceerde trainingsdata is essentieel voor het ontwikkelen van eerlijke AI-systemen.
• Discriminerende Praktijken: Praktijken die resulteren in oneerlijke behandeling van individuen op basis van beschermde kenmerken via AI-systemen. Discriminerende praktijken kunnen voorkomen in verschillende domeinen, waaronder werving, strafrecht en gezondheidszorg, waar AI-systemen worden ingezet.

Voorbeelden van Discriminatie in AI

1. Gezichtsherkenning: Deze systemen blijken minder accuraat te zijn bij het identificeren van mensen uit etnische minderheden door onevenwichtige trainingsdata. Dit heeft geleid tot hogere foutpercentages bij mensen van kleur, wat zorgen oproept over privacy en schendingen van burgerrechten.
2. Gezondheidszorg-algoritmes: Een bekend voorbeeld is een algoritme gebruikt in Amerikaanse ziekenhuizen, dat witte patiënten voorrang gaf boven zwarte patiënten door bevooroordeelde data over zorgkosten. Dit kwam doordat het algoritme zich baseerde op historische zorguitgaven als maatstaf voor zorgbehoefte, waarmee zwarte patiënten, die historisch minder toegang hadden tot zorg, werden benadeeld.
3. Wervingsalgoritmes: Een AI-systeem dat door Amazon werd gebruikt, bleek bevooroordeeld tegenover vrouwen omdat het was getraind op cv’s die voornamelijk door mannen waren ingediend. Dit leidde ertoe dat het algoritme mannelijke kandidaten bevoordeelde en zo genderongelijkheid in de techsector in stand hield.

Toepassingen en Gevolgen

AI-systemen worden steeds vaker ingezet in diverse sectoren, zoals werving, gezondheidszorg, strafrecht en financiën. Elk van deze gebieden toont potentieel voor discriminatie:

• Werving: AI-ondersteunde wervingssystemen kunnen onbedoeld bestaande vooroordelen in historische wervingsdata versterken, wat leidt tot discriminerende aanwervingspraktijken. Dergelijke vooroordelen kunnen ontstaan uit scheve data die bepaalde demografieën oververtegenwoordigen, waardoor gekwalificeerde kandidaten onbedoeld worden uitgesloten op basis van geslacht, ras of andere kenmerken.
• Strafrecht: Algoritmische hulpmiddelen die worden gebruikt voor risicobeoordelingen kunnen raciale vooroordelen in misdaadcijfers in stand houden, wat leidt tot oneerlijke behandeling van minderheidsgroepen. Deze hulpmiddelen kunnen beslissingen beïnvloeden over borgtocht, strafmaat en voorwaardelijke invrijheidstelling, waarbij bevooroordeelde algoritmes mogelijk systemische ongelijkheden versterken.
• Financiële Diensten: Kredietscore-algoritmes kunnen bepaalde demografische groepen discrimineren door bevooroordeelde inputdata, wat invloed heeft op leninggoedkeuringen. Deze vooroordelen kunnen voortkomen uit historische data die discriminerende kredietpraktijken weerspiegelen en zo economische ongelijkheid in stand houden.

Discriminatie in AI Beperken

Om discriminatie in AI aan te pakken, kunnen verschillende strategieën worden toegepast:

• Bias-testen: Het regelmatig testen van AI-systemen om vooroordelen te identificeren en te beperken voordat ze worden ingezet. Dit houdt in dat de uitkomsten van het systeem worden geëvalueerd op ongelijke effecten voor verschillende demografische groepen en dat algoritmes waar nodig worden aangepast.
• Inclusieve Dataverzameling: Zorgen dat trainingsdatasets representatief zijn voor de volledige bevolking, inclusief gemarginaliseerde gemeenschappen. Diverse data helpen bij het bouwen van AI-systemen die eerlijker zijn en de diversiteit van de samenleving weerspiegelen.
• Algoritmische Transparantie: AI-systemen transparanter maken zodat belanghebbenden potentiële vooroordelen kunnen begrijpen en corrigeren. Transparantie houdt in dat er duidelijke documentatie is over hoe algoritmes zijn ontworpen, welke data ze gebruiken en welke besluitvormingsprocessen ze hanteren.
• Ethisch Bestuur: Interne en externe controle instellen om ervoor te zorgen dat AI-systemen voldoen aan ethische normen en geen discriminatie in stand houden. Dit omvat het implementeren van beleid dat eerlijkheid, verantwoordelijkheid en inclusiviteit bevordert bij de ontwikkeling en implementatie van AI.

Juridische en Ethische Overwegingen

Discriminatie in AI is niet alleen een ethisch, maar ook een juridisch vraagstuk. Diverse wetten, zoals de Britse Equality Act, verbieden discriminatie op basis van beschermde kenmerken. Naleving van deze wetten is essentieel voor organisaties die AI-systemen inzetten. Juridische kaders bieden richtlijnen om te waarborgen dat AI-technologieën mensenrechten respecteren en niet bijdragen aan ongelijkheid. Ethische overwegingen omvatten het beoordelen van de bredere maatschappelijke impact van AI en ervoor zorgen dat technologieën op een verantwoorde en rechtvaardige manier worden gebruikt.

Discriminatie in AI: Wetenschappelijke Artikelen

Discriminatie in AI verwijst naar de oneerlijke of ongelijke behandeling van individuen door AI-systemen op basis van bepaalde kenmerken. Nu AI-technologieën steeds meer invloed hebben op besluitvorming in verschillende sectoren, is het aanpakken van vooroordelen en discriminatie cruciaal geworden. Hieronder enkele wetenschappelijke artikelen die dit onderwerp behandelen:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Auteurs: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Dit artikel benadrukt de groeiende bezorgdheid over bias in AI-systemen, wat vaak leidt tot discriminatie. De auteurs bespreken literatuur vanuit technische, juridische, sociale en ethische perspectieven om de relatie tussen bias en discriminatie in AI te begrijpen. Ze benadrukken de noodzaak van multidisciplinaire samenwerking om deze kwesties effectief aan te pakken. Meer lezen
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Auteur: Bin Liu
   Hoewel niet direct gericht op discriminatie, bespreekt dit artikel de controverses rond AI, waaronder de beperkingen en maatschappelijke impact. Het onderscheidt tussen “zwakke AI” en “sterke AI” (artificiële algemene intelligentie) en onderzoekt de potentiële waarde van “zwakke AI”. Inzicht in deze paradigma’s kan helpen begrijpen hoe vooroordelen door verschillende AI-systemen kunnen worden versterkt. Meer lezen
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Auteurs: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Dit artikel presenteert een AI-governancekader, het hourglass model, dat ethische AI-principes vertaalt naar de praktijk. Het behandelt risico’s zoals bias en discriminatie door governance-eisen te bieden op verschillende niveaus, waaronder milieu-, organisatie- en AI-systeemniveau. Het kader is ontworpen om aan te sluiten bij de aankomende Europese AI Act en een sociaal verantwoorde AI-ontwikkeling te waarborgen. Meer lezen