Niektóre ostatnie badania zwróciły uwagę na interesujące zjawisko: istnieje "dwukierunkowa" relacja między uprzedzeniami obecnymi w modelach sztucznej inteligencji a tymi, które występują w ludzkim myśleniu.

‍

Ta interakcja tworzy mechanizm, który ma tendencję do wzmacnia zniekształcenia poznawcze w obu kierunkach.

‍

Badania te pokazują, że systemy sztucznej inteligencji nie tylko dziedziczą ludzkie uprzedzenia z danych szkoleniowych, ale po wdrożeniu mogą je nasilać, wpływając z kolei na procesy decyzyjne ludzi. Tworzy to cykl, który, jeśli nie jest odpowiednio zarządzany, może stopniowo zwiększać początkowe uprzedzenia.

‍

Zjawisko to jest szczególnie widoczne w ważnych sektorach, takich jak:

• Opieka zdrowotna i diagnostyka medyczna
• Procesy doboru personelu
• Systemy rozpoznawania twarzy i analiza ryzyka

W tych obszarach niewielkie początkowe odchylenia mogą się nasilać w wyniku powtarzających się interakcji między ludzkimi operatorami a zautomatyzowanymi systemami, stopniowo przekształcając się w znaczące różnice w wynikach. znaczące różnice w wynikach.

‍

Początki uprzedzeń

W ludzkiej myśli

Ludzki umysł naturalnie używa "skrótów myślowych", które mogą wprowadzać systematyczne błędy do naszych osądów. Teoria "podwójnego myślenia" rozróżnia

• Szybkie i intuicyjne myślenie (skłonność do stereotypów)
• Powolne i refleksyjne myślenie (zdolność do korygowania uprzedzeń)

Na przykład w dziedzinie medycyny lekarze mają tendencję do przywiązywania zbyt dużej wagi do początkowych hipotez, zaniedbując dowody przeciwne. Zjawisko to, zwane "błędem potwierdzenia", jest powielane i wzmacniane przez systemy sztucznej inteligencji przeszkolone w zakresie historycznych danych diagnostycznych.

‍

W modelach sztucznej inteligencji

Modele uczenia maszynowego utrwalają uprzedzenia głównie poprzez trzy kanały:

1. Niezrównoważone dane treningowe odzwierciedlające historyczne nierówności
2. Wybór cech obejmujących atrybuty chronione (takie jak płeć lub pochodzenie etniczne)
3. Pętle sprzężenia zwrotnego wynikające z interakcji z już zniekształconymi ludzkimi decyzjami

Jeden Badanie UCL z 2024 r. wykazało, że systemy rozpoznawania twarzy przeszkolone w zakresie ocen emocjonalnych dokonywanych przez ludzi odziedziczyły 4,7% tendencję do oznaczania twarzy jako "smutne", a następnie wzmocniły tę tendencję do 11,3% w kolejnych interakcjach z użytkownikami.

‍

Jak się wzajemnie wzmacniają

Analiza danych platform rekrutacyjnych pokazuje, że każdy cykl współpracy człowieka z algorytmem zwiększa uprzedzenia ze względu na płeć o 8-14% poprzez wzajemnie wzmacniające się mechanizmy sprzężenia zwrotnego.

Gdy specjaliści ds. HR otrzymują od AI listy kandydatów, na które wpłynęły już uprzedzenia historyczne, ich późniejsze interakcje (takie jak wybór pytań na rozmowę kwalifikacyjną lub oceny wyników) wzmacniają zniekształcone reprezentacje modelu.

Metaanaliza 47 badań z 2025 r. wykazała, że trzy rundy współpracy między ludźmi a SI zwiększyły dysproporcje demograficzne o 1,7-2,3 razy w obszarach takich jak opieka zdrowotna, kredyty i edukacja.

‍

Strategie pomiaru i łagodzenia uprzedzeń

Kwantyfikacja poprzez uczenie maszynowe

Ramy pomiaru uprzedzeń zaproponowane przez Dong et al. (2024) pozwalają na wykrywanie uprzedzeń bez potrzeby stosowania etykiet "prawdy absolutnej" poprzez analizę rozbieżności we wzorcach decyzyjnych między grupami chronionymi.

‍

Interwencje poznawcze

Technika "algorytmicznego lustra" opracowana przez naukowców z UCL zmniejszyła uprzedzenia ze względu na płeć w decyzjach o awansie o 41%, pokazując menedżerom, jak wyglądałyby ich historyczne wybory, gdyby były dokonywane przez system sztucznej inteligencji.

Szczególnie obiecujące okazują się protokoły szkoleniowe, które naprzemiennie wykorzystują pomoc IA i autonomiczne podejmowanie decyzji, zmniejszając wpływ transferu uprzedzeń z 17% do 6% w klinicznych badaniach diagnostycznych.

‍

Implikacje dla społeczeństwa

Organizacje, które wdrażają systemy sztucznej inteligencji bez uwzględnienia interakcji z ludzkimi uprzedzeniami, stoją w obliczu zwiększonego ryzyka prawnego i operacyjnego.

Analiza spraw dotyczących dyskryminacji w zatrudnieniu pokazuje, że procesy rekrutacyjne wspomagane przez sztuczną inteligencję zwiększają wskaźniki sukcesu powodów o 28% w porównaniu z tradycyjnymi sprawami prowadzonymi przez ludzi, ponieważ ślady decyzji algorytmicznych dostarczają wyraźniejszych dowodów na rozbieżny wpływ.

‍

W kierunku sztucznej inteligencji, która szanuje wolność i wydajność

Korelacja między zakłóceniami algorytmicznymi a ograniczeniami wolności wyboru wymaga od nas ponownego przemyślenia rozwoju technologicznego z perspektywy indywidualnej odpowiedzialności i ochrony efektywności rynku. Kluczowe znaczenie ma zapewnienie, że sztuczna inteligencja stanie się narzędziem poszerzania możliwości, a nie ich ograniczania.

Obiecujące kierunki obejmują:

• Rozwiązania rynkowe zachęcające do opracowywania bezstronnych algorytmów
• Większa przejrzystość zautomatyzowanych procesów decyzyjnych
• Deregulacja sprzyjająca konkurencji między różnymi rozwiązaniami technologicznymi

Tylko poprzez odpowiedzialną samoregulację branży, w połączeniu z wolnością wyboru dla użytkowników, możemy zapewnić, że innowacje technologiczne nadal będą motorem dobrobytu i możliwości dla wszystkich, którzy są gotowi przetestować swoje umiejętności.

‍