Tương quan giữa chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI

Chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI có mối liên hệ cực kỳ gần gũi. Những thành kiến, thiếu chính xác và không đầy đủ trong dữ liệu có thể dẫn đến các mô hình AI thiên vị và không công bằng, kéo dài sự bất bình đẳng xã hội hiện có.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI có mối liên hệ cực kỳ gần gũi. Những thành kiến, thiếu chính xác và không đầy đủ trong dữ liệu có thể dẫn đến các mô hình AI thiên vị và không công bằng, kéo dài sự bất bình đẳng xã hội hiện có.

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây, với các ứng dụng từ xe tự hành đến đề xuất cá nhân hóa. Tuy nhiên, khi AI trở nên phổ biến hơn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, mối lo ngại về đạo đức và sự công bằng đã được đặt lên hàng đầu. Một khía cạnh quan trọng của việc đảm bảo thực hành AI có đạo đức là chất lượng dữ liệu.

Chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI

Chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI đề cập đến tính chính xác, đầy đủ và độ tin cậy của dữ liệu được sử dụng để đào tạo hệ thống AI. Nó là nền tảng để xây dựng các thuật toán AI và xác định kết quả cũng như dự đoán do các hệ thống này đưa ra. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến các mô hình AI thiên vị và không công bằng, kéo dài sự bất bình đẳng xã hội hiện có.

Sai lệch trong dữ liệu

Một trong những thách thức chính trong việc duy trì chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI là sự hiện diện của các sai lệch trong dữ liệu. Những thành kiến có thể xuất hiện ở nhiều giai đoạn khác nhau trong quá trình thu thập và xử lý dữ liệu, phản ánh những thành kiến và thành kiến xã hội của các cá nhân liên quan. Ví dụ: nếu tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện hệ thống nhận dạng khuôn mặt chủ yếu bao gồm hình ảnh của những người có làn da sáng hơn, thì hệ thống có thể gặp khó khăn trong việc nhận dạng và phân loại chính xác những người có làn da sẫm màu. Điều này có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng, chẳng hạn như việc các cơ quan thực thi pháp luật xác định sai.

Đảm bảo bộ dữ liệu đa dạng

Để giải quyết vấn đề này, điều quan trọng là phải đảm bảo các bộ dữ liệu đa dạng và mang tính đại diện. Điều này có nghĩa là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và đảm bảo rằng dữ liệu đó bao gồm các cá nhân thuộc các nhóm nhân khẩu học, sắc tộc và nguồn gốc khác nhau. Ngoài ra, quy trình thu thập dữ liệu phải được thiết kế để giảm thiểu sai lệch và đảm bảo tính công bằng. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng dữ liệu ẩn danh, nhận được sự đồng ý rõ ràng từ các cá nhân và thực hiện các biện pháp kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt.

Độ chính xác của dữ liệu

Một khía cạnh khác của chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI thường bị bỏ qua là độ chính xác của dữ liệu. Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến dự đoán không chính xác và hệ thống AI không đáng tin cậy. Ví dụ: nếu hệ thống AI chăm sóc sức khỏe được đào tạo về hồ sơ y tế không chính xác, nó có thể đưa ra các chẩn đoán hoặc khuyến nghị điều trị không chính xác. Điều này có thể có tác động nghiêm trọng đến sự an toàn và sức khỏe của bệnh nhân.

Quy trình xác thực

Để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, điều cần thiết là phải có các quy trình xác thực dữ liệu mạnh mẽ. Điều này liên quan đến việc xác minh tính chính xác và nhất quán của dữ liệu thông qua các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như xác thực chéo và phát hiện ngoại lệ. Ngoài ra, dữ liệu phải được cập nhật và duy trì thường xuyên để phản ánh những thông tin và thay đổi mới nhất trong thế giới thực.

Tính đầy đủ

Tính đầy đủ của dữ liệu là một khía cạnh quan trọng khác của chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI. Dữ liệu không đầy đủ có thể dẫn đến các mô hình sai lệch và không đầy đủ, vì hệ thống AI có thể đưa ra dự đoán dựa trên thông tin hạn chế hoặc sai lệch. Ví dụ: nếu hệ thống AI chấm điểm tín dụng thiếu thông tin về thu nhập hoặc lịch sử việc làm của một cá nhân, thì hệ thống đó có thể từ chối cơ hội tín dụng của họ một cách không công bằng.

Để giải quyết vấn đề này, cần đảm bảo quy trình thu thập dữ liệu toàn diện. Điều này có thể liên quan đến việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như hồ sơ công cộng, tổ chức tài chính và cơ sở dữ liệu việc làm. Ngoài ra, các kỹ thuật tăng cường dữ liệu có thể được sử dụng để điền thông tin còn thiếu và tạo các bộ dữ liệu hoàn chỉnh hơn.

Kết luận

Tóm lại, chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI có mối quan hệ mật thiết. Những thành kiến, thiếu chính xác và không đầy đủ trong dữ liệu có thể dẫn đến các mô hình AI thiên vị và không công bằng, kéo dài sự bất bình đẳng xã hội hiện có. Để giải quyết những vấn đề này, cần có các bộ dữ liệu đa dạng và mang tính đại diện, quy trình xác thực dữ liệu mạnh mẽ và phương pháp thu thập dữ liệu toàn diện. Bằng cách ưu tiên chất lượng dữ liệu, chúng ta có thể xây dựng các hệ thống AI công bằng, không thiên vị và có lợi cho toàn xã hội.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-importance-of-data-quality-in-ai-ethics-and-fairness/)

Tin liên quan:

• AI và hệ thống lưu trữ dữ liệu: Cơ hội cho các doanh nghiệp
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
  
• Giới thiệu về AI Học xếp hạng (AI Learning to Rank)
• AI Docker trong học máy: Chia sẻ khả năng tiếp cận các công nghệ tiên tiến
• Vai trò của Cơ sở dữ liệu đồ thị AI trong khoa học và phân tích dữ liệu
• Tầm quan trọng của việc ghi nhãn dữ liệu AI trong học máy
• Vai trò của AI trong tăng cường chăm sóc người cao tuổi
• Vai trò của trí tuệ nhân tạo AI trong khám phá thuốc
• Tác động của AI trong phân tích xu hướng văn hóa
• Vai trò của AI trong quản lý tiêu thụ năng lượng tại các tòa nhà