Đạo Đức AI, Phát Hiện Thiên Vị Và Công Bằng

Thiên vị (bias) có thể đến từ nhiều nguồn. Phổ biến nhất là từ dữ liệu huấn luyện không đại diện hoặc phản ánh các định kiến xã hội sẵn có. Nó cũng có thể đến từ cách các đặc trưng được lựa chọn hoặc từ chính thuật toán.

Độ chính xác đo lường mức độ đúng đắn của các dự đoán của mô hình. Công bằng đo lường xem các sai sót của mô hình có được phân bổ một cách công bằng giữa các nhóm dân số khác nhau hay không. Đôi khi, việc tối ưu hóa độ chính xác có thể làm giảm tính công bằng và ngược lại.

Một ví dụ nổi tiếng là hệ thống tuyển dụng bằng AI của Amazon đã bị phát hiện có xu hướng loại bỏ hồ sơ của các ứng viên nữ, vì nó được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử mà trong đó nam giới chiếm đa số.

Có nhiều chỉ số toán học để đo lường sự công bằng, ví dụ như "demographic parity" (đảm bảo tỷ lệ kết quả tích cực là như nhau giữa các nhóm) hoặc "equal opportunity" (đảm bảo tỷ lệ dương tính thật là như nhau giữa các nhóm). Việc chọn chỉ số nào phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể.

Các mô hình AI cần rất nhiều dữ liệu để huấn luyện, điều này làm dấy lên lo ngại về cách dữ liệu cá nhân được thu thập, sử dụng và bảo vệ. Các kỹ thuật như "học liên kết" (federated learning) hoặc "quyền riêng tư vi phân" (differential privacy) đang được phát triển để huấn luyện mô hình mà không cần truy cập trực tiếp vào dữ liệu nhạy cảm.

Đây là một câu hỏi pháp lý và đạo đức phức tạp chưa có câu trả lời rõ ràng. Trách nhiệm có thể thuộc về nhà phát triển, công ty triển khai hệ thống, hoặc thậm chí là người dùng. Việc thiết lập các quy định và luật lệ rõ ràng về trách nhiệm AI là một thách thức lớn hiện nay.

Bản thân AI không có đạo đức; chúng là công cụ. "Đạo đức AI" là việc con người thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống AI theo cách phù hợp với các nguyên tắc và giá trị đạo đức của xã hội. Trách nhiệm nằm ở con người.

Dù bạn là nhà phát triển, người dùng hay nhà hoạch định chính sách, bạn đều có thể đóng góp. Hãy luôn đặt câu hỏi về sự công bằng và tác động xã hội của các hệ thống AI, yêu cầu sự minh bạch, và tham gia vào các cuộc thảo luận công khai về tương lai của công nghệ này.