Как создать инклюзивный ИИ: 5 подходов, которые помогают избегать предвзятости

ИИ — это технология, которая преобразует бизнес, улучшает пользовательский опыт и упрощает рутинные задачи. Но что, если ваш продукт на основе ИИ работает не для всех? Представьте, что система понимает одних пользователей лучше, чем других, или вовсе игнорирует определённые группы. Тогда вместо инновации формируются барьеры.

Проблема предвзятости в ИИ становится всё более заметной. По данным Gartner, к 2025 году каждая десятая компания будет регулярно сталкиваться с последствиями алгоритмической предвзятости, которые приведут к потерям клиентов или правовым рискам.

Цифровая доступность и инклюзия — это не только про этику, но и про эффективность. Например, внедрение адаптивных решений цифровой доступности, позволяет компаниям охватить большую аудиторию и улучшить ключевые метрики. Один из таких инструментов — Assistapp, виджет, разработанный в Когнитива.Лаб для адаптации сайтов. Он помогает бизнесу сделать платформы доступными для всех групп пользователей, включая людей с ограниченными возможностями.

Проблема предвзятости: где искать ошибки?

На каждом этапе разработки ИИ — от выбора данных до построения интерфейсов — существует риск внесения предвзятости. Расскажем о пяти её типах и о том, как эти ошибки влияют на продукт.

1. Предвзятость данных: когда ИИ видит мир слишком узко

Данные — основа любой модели ИИ. Но, если набор данных ограничен, алгоритм не может учитывать весь спектр реальности. Например, он может не распознавать лица определённых рас или игнорировать потребности меньшинств.

Почему это важно?

Данные, используемые для обучения, часто собираются из доступных, но неполных источников. Например, когда медицинские ИИ-модели обучаются в большей степени на мужских данных, это приводит к ошибкам в диагностике у женщин.

Рекомендации:

1. Проверять источники данных — локальные или однородные наборы повышают риск предвзятости.
2. Расширять выборку — если определённые группы не представлены, их данные нужно добавить.
3. Тестировать модель на пользователях, которые не были частью обучающей выборки.

2. Ассоциации: как ИИ учится стереотипам

Когда алгоритмы обучаются на данных, в которых уже заложены культурные стереотипы, они начинают их воспроизводить и даже усиливать.

Почему это происходит?

Алгоритм анализирует текст, но не понимает социальный контекст. Если данные исторически связаны со стереотипами, они переносятся на продукт.

Как снизить риск:

1. Сначала анализировать данные на предмет дисбаланса. Например, подсчитать соотношение упоминаний профессий в гендерных категориях.
2. Использовать подходы деконструкции — заменять гендерные или культурные термины на нейтральные аналоги.
3. Добавлять этапы проверки: перед запуском алгоритмов проводить оценку их поведения на предмет несправедливых выводов.

3. Автоматизация без учёта контекста

Иногда алгоритмы ИИ стремятся оптимизировать процессы, не учитывая разнообразие реального мира. Это приводит к автоматическим решениям, которые не соответствуют ожиданиям пользователей.

Почему это важно?

Такие системы не только основаны на стереотипах и могут обидеть пользователей, но и подрывают доверие к бренду.

Как избежать:

1. Обучать модели на разнообразных данных, которые учитывают разные культурные стандарты.
2. Добавлять возможность ручной корректировки результатов, чтобы пользователь чувствовал контроль.
3. Тестировать продукт на аудитории из разных стран, социальных групп и культур.

4. Взаимодействие с пользователями: защита от токсичности

ИИ, который учится на взаимодействии с пользователями, может стать отражением их худших черт.

Почему так происходит?

Алгоритмы, которые учатся в реальном времени, подвержены манипуляциям.

Решения:

1. Ограничивать области для обучения, особенно в реальном времени.
2. Внедрять фильтры для отслеживания токсичных данных.
3. Использовать алгоритмы, которые оценивают поведение пользователей и блокируют манипуляции.

5. Цифровые пузыри: когда ИИ ограничивает выбор

Рекомендательные системы склонны предлагать пользователю контент, основанный на его прошлом опыте. Это создаёт эффект «цифрового пузыря», когда человек перестаёт видеть альтернативы.

Почему это важно?

Цифровые пузыри не только ограничивают пользователя, но и могут привести к социальной поляризации.

Рекомендации:

1. Внедрять элементы случайности, чтобы предлагать неочевидные рекомендации.
2. Разрабатывать системы, которые показывают противоположные точки зрения.
3. Добавлять кнопки для исследования нового контента: например, «Попробуйте что-то другое».

Почему это важно для бизнеса

Компании, которые делают акцент на цифровой доступности, получают конкурентное преимущество: 57% пользователей готовы платить больше за сервисы, которые учитывают их индивидуальные потребности.

Кроме того, устранение предвзятости снижает юридические риски. Например, в 2019 году Apple столкнулась с критикой из-за Apple Card, чьи алгоритмы кредитных лимитов оказались дискриминационными для женщин.

Заключение

Создание инклюзивного ИИ — это не просто техническая задача. Это способ сделать продукт полезным и доступным для всех. Продукты, которые учитывают потребности разнообразной аудитории, получают больше доверия, больший охват и становятся стандартом качества.

Если хотите узнать больше об инклюзии в ИИ, читайте наш блог или попробуйте Assistapp, чтобы сделать ваш сайт доступным для всех пользователей.