Машинное обучение может революционизировать многие аспекты нашей жизни, от здравоохранения и транспорта до образования и развлечений. Однако, как и в случае любой мощной технологии, важно учитывать потенциальные риски и этические последствия ее использования. С моей точки зрения, как люди, работающие с данными, мы должны быть особенно осторожны, потому что наши аналитические решения могут нанести вред отдельным людям, обществу или окружающей среде.
Вот как!
Когда вы читаете слова «неэтичное мышление», я имею в виду непреднамеренные опасные действия, потому что мне не нравится мысль о том, что люди преднамеренно причиняют вред другим, и я хочу оставаться оптимистом!
Одной из основных опасностей неэтичного мышления, когда речь идет о машинном обучении, является риск создания или сохранения предубеждений и дискриминации. Алгоритмы машинного обучения обучаются на наборах данных, и если эти наборы данных содержат предубеждения или стереотипы, результирующие модели также могут быть предвзятыми. Это может привести к несправедливым или дискриминационным последствиям, таким как отказ в доступе к определенным лицам или несоразмерный охват определенных групп. Это чрезвычайно важно, потому что даже не зная, что алгоритмы могут продвигать расистские или опасные действия, потому что с точки зрения машинного обучения мусор на входе → мусор на выходе!
Еще одной опасностью неэтичного мышления является риск нарушения неприкосновенности частной жизни и личной автономии. Алгоритмы машинного обучения часто требуют доступа к большим объемам персональных данных, и если эти данные не обрабатываются ответственно, это может привести к вторжению в частную жизнь или неправомерному использованию конфиденциальной информации. ДА!, мы говорим о вас, как дела Facebook-Cambridge Analytica!
В дополнение к этим рискам неэтичное мышление также может привести к негативным последствиям для окружающей среды. Например, алгоритмы машинного обучения могут использоваться для оптимизации добычи и переработки природных ресурсов или для разработки новых технологий, которые имеют непредвиденные последствия для окружающей среды.
Чтобы снизить эти риски и обеспечить этичное использование машинного обучения, важно принять этическую основу, которая определяет разработку и развертывание систем машинного обучения. Эта структура должна учитывать потенциальное воздействие технологий на общество и окружающую среду и должна включать механизмы подотчетности и прозрачности.
Ключевые моменты
Некоторые ключевые принципы, которые могут быть включены в такую структуру, включают:
- Ответственность. Разработчики и пользователи машинного обучения должны нести ответственность за воздействие своих систем и предпринимать шаги для сведения к минимуму любых негативных последствий. Это включает рассмотрение потенциальных рисков и непредвиденных последствий. их систем и принятие упреждающих мер по их устранению.
Например, система машинного обучения, используемая в здравоохранении, может быть разработана для минимизации риска медицинских ошибок, а система, используемая в финансах, может быть разработана для предотвращения мошенничества или отмывания денег.
Разработчики и пользователи систем машинного обучения также должны быть прозрачными в своих операциях и процессах принятия решений и должны предоставлять четкие объяснения своих результатов и действий, чтобы обеспечить подотчетность и доверие.
Выполняя эти обязанности, специалисты по машинному обучению могут помочь обеспечить этичное и ответственное использование этой мощной технологии на благо всех.
- Справедливость. Системы машинного обучения должны разрабатываться и использоваться таким образом, чтобы они были справедливыми и непредвзятыми и не допускали дискриминации определенных групп или отдельных лиц.
Справедливость — это критический принцип в разработке и использовании систем машинного обучения, поскольку эти системы могут увековечивать или усиливать существующие предубеждения и дискриминацию.
Чтобы обеспечить справедливость, системы машинного обучения должны разрабатываться и использоваться беспристрастно и не дискриминировать определенные группы или отдельных лиц. Это включает в себя обеспечение того, чтобы данные, используемые для обучения модели, были репрезентативными и свободными от предубеждений или стереотипов, а также чтобы система оценивалась и тестировалась на предмет потенциальных предубеждений.
Например, система машинного обучения, используемая при принятии решений о приеме на работу, должна быть разработана таким образом, чтобы рассматривать кандидатов по их личным достоинствам, а не проводить дискриминацию по таким факторам, как раса, пол или возраст.
Ставя во главу угла справедливость при разработке и использовании систем машинного обучения, мы можем помочь обеспечить этичное использование этих систем на благо всех.
- Конфиденциальность.Системы машинного обучения должны разрабатываться и использоваться таким образом, чтобы уважать неприкосновенность частной жизни и личную автономию людей, а также защищать конфиденциальную информацию от неправомерного использования или злоупотреблений. Конфиденциальность имеет решающее значение. озабоченность при разработке и использовании систем машинного обучения, поскольку этим системам часто требуется доступ к большим объемам персональных данных.
Чтобы обеспечить конфиденциальность людей, системы машинного обучения должны разрабатываться и использоваться таким образом, чтобы уважать конфиденциальность и личную автономию людей, а также защищать конфиденциальную информацию от неправомерного использования или злоупотребления. Это включает в себя реализацию соответствующих технических и организационных мер для защиты данных, таких как шифрование и безопасное хранение, а также установление четких политик и процедур для доступа к данным и их использования.
Например, система машинного обучения, используемая в здравоохранении, должна быть разработана для защиты данных пациентов в соответствии с соответствующими законами и правилами, такими как Общий регламент по защите данных (GDPR). Закон GDPR вступил в силу в Европейском союзе (ЕС) в 2018 году и имеет серьезные последствия для использования машинного обучения и данных. GDPR — это комплексный закон о защите данных, который применяется к любой организации внутри или за пределами ЕС, которая обрабатывает персональные данные резидентов ЕС.
Одним из ключевых положений GDPR является принцип «минимизации данных», который требует, чтобы организации собирали и обрабатывали только те персональные данные, которые необходимы для конкретной цели, для которой они собираются.
Отдавая приоритет конфиденциальности при разработке и использовании систем машинного обучения, мы можем помочь обеспечить этичное и ответственное использование этих систем.
- Прозрачность. Системы машинного обучения должны быть прозрачными в своей работе и процессах принятия решений и предоставлять пользователям четкие и понятные объяснения своих результатов и действий.
Прозрачность помогает обеспечить подотчетность и доверие. Чтобы быть прозрачными, системы машинного обучения должны проектироваться и использоваться таким образом, чтобы они были открытыми и прозрачными, с четкими объяснениями их результатов и действий. Это может включать предоставление пользователям информации об алгоритмах и данных, используемых для построения модели, а также о допущениях и ограничениях системы.
Одним из примеров важности прозрачности в машинном обучении является использование систем для принятия решений, таких как те, которые используются при найме или кредитовании. В этих случаях важно, чтобы пользователи понимали, как система принимает решения, и имели доступ к четким объяснениям этих решений.
Еще одним примером важности прозрачности в машинном обучении является использование систем прогнозирования и рекомендаций. Например, рассмотрим систему машинного обучения, которая используется для рекомендации продуктов или услуг пользователям на основе их прошлых покупок или взаимодействий. В этом случае важно, чтобы система была прозрачна в своей работе и процессах принятия решений, предоставляла пользователям четкие и понятные пояснения к своим рекомендациям. Это может включать предоставление пользователям информации об алгоритмах и данных, используемых для выработки рекомендаций, а также о допущениях и ограничениях системы.
Это может помочь обеспечить справедливое и надлежащее использование системы, а также укрепить доверие к системе.
Или мой убедительный пример: НЕ ПЫТАЙТЕСЬ ПРИВЛЕКАТЬ и ПРОДАВАТЬ САХАР/СИГАРУ ЛЮДЯМ, КОТОРЫЕ ИМЕЮТ ПРОБЛЕМЫ СО ЗДОРОВЬЕМ ИЛИ ВЕСОМ!
Принимая и придерживаясь этих принципов, специалисты по машинному обучению могут помочь обеспечить этичное и ответственное использование этой мощной технологии на благо всех.
Давайте подключимся!