Οι αλγόριθμοι μεγάλων δεδομένων μπορούν να κάνουν διακρίσεις και δεν είναι σαφές τι πρέπει να κάνουμε γι 'αυτό
Ένας τρόπος με τον οποίο οι αλγόριθμοι μεγάλων δεδομένων μπορούν να κάνουν διακρίσεις είναι η χρήση δεδομένων που είναι προκατειλημμένα. Για παράδειγμα, εάν ένας αλγόριθμος εκπαιδεύεται σε δεδομένα που είναι πιο πιθανό να περιλαμβάνουν πληροφορίες σχετικά με ανθρώπους από ορισμένες φυλετικές ή εθνοτικές ομάδες, τότε ο αλγόριθμος μπορεί να είναι πιο πιθανό να λαμβάνει αποφάσεις που ευνοούν αυτές τις ομάδες.
Ένας άλλος τρόπος με τον οποίο οι αλγόριθμοι μεγάλων δεδομένων μπορούν να κάνουν διάκριση είναι η χρήση χαρακτηριστικών που συσχετίζονται με προστατευμένα χαρακτηριστικά. Για παράδειγμα, εάν ένας αλγόριθμος χρησιμοποιεί τον ταχυδρομικό κώδικα ενός ατόμου για να προβλέψει την πιστοληπτική τους ικανότητα, τότε ο αλγόριθμος μπορεί να είναι πιο πιθανό να αρνηθεί την πίστωση σε άτομα που ζουν σε περιοχές με χαμηλό εισόδημα, οι οποίες είναι πιο πιθανό να συμπληρωθούν από ανθρώπους του χρώματος.
Είναι σημαντικό να γνωρίζετε τη δυνατότητα για προκατάληψη σε αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων και να λάβετε μέτρα για να μετριάσετε αυτή την προκατάληψη. Ένας τρόπος για να μετριαστεί η προκατάληψη είναι η χρήση δεδομένων που είναι αντιπροσωπευτικά του πληθυσμού στο σύνολό του. Ένας άλλος τρόπος για να μετριαστεί η προκατάληψη είναι η χρήση χαρακτηριστικών που δεν συσχετίζονται με προστατευμένα χαρακτηριστικά.
Είναι επίσης σημαντικό να είμαστε διαφανές για τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούνται οι αλγόριθμοι μεγάλων δεδομένων. Αυτό επιτρέπει στους ανθρώπους να κατανοούν τον τρόπο με τον οποίο λαμβάνονται οι αποφάσεις και να κρατούν όσους λαμβάνουν αποφάσεις υπεύθυνες.
Το δυναμικό για μεροληψία σε αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων είναι ένα σοβαρό πρόβλημα, αλλά είναι αυτό που μπορεί να λυθεί. Λαμβάνοντας μέτρα για να μετριάσουμε την προκατάληψη, μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι οι αλγόριθμοι μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιούνται για τη λήψη δίκαιων και μόνο αποφάσεων.
Τι πρέπει να κάνετε για την προκατάληψη σε αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων
Υπάρχουν πολλά πράγματα που μπορούν να γίνουν για την αντιμετώπιση της προκατάληψης σε αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων. Αυτά περιλαμβάνουν:
* Χρήση αντιπροσωπευτικών δεδομένων: Ένας από τους σημαντικότερους τρόπους μείωσης της μεροληψίας σε αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων είναι η χρήση δεδομένων που είναι αντιπροσωπευτικά του πληθυσμού στο σύνολό του. Αυτό σημαίνει ότι τα δεδομένα θα πρέπει να περιλαμβάνουν ανθρώπους από όλες τις φυλετικές, εθνοτικές και ομάδες φύλου, καθώς και ανθρώπους από διαφορετικό κοινωνικοοικονομικό υπόβαθρο.
* Χρήση χαρακτηριστικών που δεν συσχετίζονται με προστατευμένα χαρακτηριστικά: Ένας άλλος τρόπος για να μειωθεί η προκατάληψη σε αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων είναι η χρήση χαρακτηριστικών που δεν συσχετίζονται με προστατευμένα χαρακτηριστικά. Για παράδειγμα, εάν ένας αλγόριθμος χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της υποτροπής, δεν πρέπει να χρησιμοποιεί χαρακτηριστικά όπως η φυλή ή το φύλο, καθώς αυτά δεν συσχετίζονται με την υποτροπή.
* τακτικά αλγόριθμοι ελέγχου για προκατάληψη: Είναι επίσης σημαντικό να ελέγχετε τακτικά αλγόριθμους για προκατάληψη. Αυτό μπορεί να γίνει ελέγχοντας την ακρίβεια του αλγορίθμου σε διαφορετικές υποομάδες του πληθυσμού και αναζητώντας πρότυπα προκατάληψης.
* Εξασφάλιση διαφάνειας: Τέλος, είναι σημαντικό να εξασφαλιστεί η διαφάνεια σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούνται οι αλγόριθμοι μεγάλων δεδομένων. Αυτό επιτρέπει στους ανθρώπους να κατανοούν τον τρόπο με τον οποίο λαμβάνονται οι αποφάσεις και να κρατούν όσους λαμβάνουν αποφάσεις υπεύθυνες.
Λαμβάνοντας αυτά τα βήματα, μπορούμε να βοηθήσουμε να μειώσουμε την προκατάληψη σε αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων και να διασφαλίσουμε ότι χρησιμοποιούνται για να κάνουν δίκαιες και μόνο αποφάσεις.
