Q:
Hva er noen etiske spørsmål rundt maskinlæring?
EN:De etiske problemstillingene rundt maskinlæring involverer ikke så mye maskinlæringsalgoritmer selv, men måten dataene brukes på.
Cambridge Analytica-skandalen med Facebook, der et politisk konsulentfirma brukte data fra det sosiale nettverksnettstedet uten brukernes kunnskap eller samtykke, illustrerte mye av problemene knyttet til innsamling og bruk av brukerdata. Mens mange sluttbrukerlisensavtaler spesifiserer hvordan brukernes data kan brukes, kan det hende at mange brukere av sosiale medier ikke leser det fine utskriften.
| Gratis nedlasting: Machine Learning og Why It Matters |
Et annet problem er at disse maskinlæringsalgoritmene kan være "svarte bokser" der det er umulig å se hvordan de virkelig fungerer. Det kan være umulig å vite hvorfor en maskinlæringsalgoritme tok en beslutning.
Et område med maskinlæring er å stille medisinske diagnoser. En algoritme kan se på røntgenbilder for å finne kreft. En menneskelig lege kan forklare hvorfor de stilte en diagnose, men vi vet kanskje ikke hvordan en maskinlæringsalgoritme bestemte at en pasient hadde kreft eller ikke.
Å gi ut maskinlæringsprogrammer under åpen kildekodelisenser er en løsning. Når folk kan se på kildekoden for et program, kan de se hvordan det tar beslutninger.
En annen sak er bruken av opplæringsdata for maskinlæring og mulige skjevheter. Det har vært flere tilfeller av rasemessige og andre skjevheter som gjorde at det utilsiktet ble maskinlæringsprogrammer. Én algoritme identifiserte svarte mennesker som gorillaer, og en annen forandret ansiktsegenskapene til mennesker av farger for å få dem til å virke mer "europeiske" mens de hevdet å forskjønne dem.
En måte å motvirke dette på er å ha flere mennesker med ulik bakgrunn i AI-feltet.
Et annet problem er sikker bruk av maskinlæring og kunstig intelligens. AI- og maskinlæringsprogrammer kan utvikle atferd som folk ikke vil ha dem til, for eksempel å hindre folk i å slå dem av.
