Artificial intelligence speelt een steeds grotere rol in verschillende sectoren, waaronder human resources.
Het gebruik ervan roept echter aanzienlijke zorgen op over onbewuste vooroordelen die door AI-systemen kunnen worden versterkt.
In dit artikel verkennen we hoe deze vooroordelen zich manifesteren, hoe ze kunnen worden geïdentificeerd en gecorrigeerd, met de nadruk op het belang van een ethische en inclusieve aanpak.
Begrijpen van onbewuste vooroordelen in AI
Onbewuste vooroordelen in AI verwijzen naar vooroordelen die in algoritmen kunnen worden ingebed door bevooroordeelde trainingsdata of door neigingen van ontwikkelaars.
Deze vooroordelen kunnen leiden tot discriminerende beslissingen die ondervertegenwoordigde groepen treffen in gebieden zoals werving, promotie en prestatie-evaluatie.
Een studie heeft bijvoorbeeld aangetoond dat wervingsalgoritmen bepaalde groepen kunnen bevoordelen vanwege historische gegevens die bestaande maatschappelijke ongelijkheden weerspiegelen.
Enkele veelvoorkomende vooroordelen
- Representatievooroordeel treedt op wanneer trainingsdata de diversiteit en variëteit van situaties in de echte wereld niet goed weergeven.
Bijvoorbeeld, als een gezichtsherkenningsalgoritme voornamelijk wordt getraind op afbeeldingen van mensen van een bepaalde etnische groep, kan het moeite hebben met het herkennen van gezichten van andere etnische groepen. - Bevestigingsvooroordeel zorgt ervoor dat het algoritme patronen bevoordeelt die overeenkomen met vooropgezette ideeën, terwijl tegenstrijdige informatie uit andere bronnen wordt genegeerd.
Dit type vooroordeel kan bestaande stereotypen versterken en leiden tot discriminerende beslissingen. Het is vergelijkbaar met menselijk cognitief vooroordeel, waarbij een persoon de neiging heeft om informatie te valideren die zijn wereldbeeld bevestigt, in plaats van alternatieve perspectieven te onderzoeken. - Intersectioneel vooroordeel komt voor wanneer algoritmen er niet in slagen de meerdere dimensies van iemands identiteit, zoals geslacht, etniciteit, seksuele geaardheid en sociale klasse, mee te nemen.
AI-systemen die deze intersecties niet herkennen, lopen het risico discriminatie te veroorzaken tegen mensen die tot meerdere gemarginaliseerde groepen tegelijk behoren.
Identificeren van vooroordelen
Om deze vooroordelen te identificeren, is het essentieel om regelmatige audits uit te voeren van de algoritmen die in HR-processen worden gebruikt. Dit omvat:
- Analyse van trainingsdata: Controleren of de datasets de nodige diversiteit weerspiegelen om discriminatie te voorkomen.
- A/B-testen: Verschillende versies van een algoritme vergelijken om te zien hoe ze de resultaten beïnvloeden en potentiële vooroordelen op te sporen.
- Gebruikersfeedback: Feedback verzamelen over door AI genomen beslissingen om patronen van discriminatie of onrechtvaardigheid te identificeren.
Corrigeren van vooroordelen
Zodra vooroordelen zijn geïdentificeerd, kunnen verschillende strategieën worden geïmplementeerd om ze te corrigeren:
- Verzamelen van representatieve data: Zorgen dat de data die wordt gebruikt om modellen te trainen een verscheidenheid aan sociale, culturele en economische groepen omvat.
- Gebruik van uitlegbare algoritmen: Voorkeur geven aan modellen die een beter begrip van hun beslissingen mogelijk maken, zodat vooroordelen gemakkelijker kunnen worden geïdentificeerd.
- Domeinadaptatietechnieken: Methoden toepassen zoals Optimal Transport om historische data aan te passen zodat deze toekomstige voorspellingen niet vertekenen.
- Regelmatige audits en continue updates: Een governancekader opstellen om algoritmen regelmatig te monitoren en aan te passen om eerlijk en inclusief te blijven.
Het belang van een ethische aanpak
Het is van cruciaal belang dat bedrijven een ethische benadering hanteren bij het gebruik van AI. Dit houdt in dat niet alleen bestaande vooroordelen worden gecorrigeerd, maar ook dat wordt voorkomen dat ze in de toekomst ontstaan. Door een ethisch perspectief te integreren in de ontwikkeling en toepassing van AI, kunnen bedrijven niet alleen hun HR-processen verbeteren, maar ook hun reputatie en geloofwaardigheid op de markt versterken.
Conclusie
Onbewuste vooroordelen, versterkt door AI, vormen een grote uitdaging voor moderne bedrijven. Door deze vooroordelen te identificeren en te corrigeren, vooral binnen HR, kan een meer rechtvaardige en inclusieve omgeving worden gecreëerd. Het engagement voor een ethisch en verantwoordelijk gebruik van AI is essentieel om ervoor te zorgen dat deze technologie wordt gebruikt om diversiteit en gelijkheid in alle sectoren te bevorderen.
