Q:
Hvad er nogle etiske spørgsmål vedrørende maskinlæring?
EN:De etiske spørgsmål omkring maskinlæring involverer ikke så meget maskinlæringsalgoritmer, men den måde, dataene bruges på.
Cambridge Analytica-skandalen med Facebook, hvor et politisk konsulentfirma brugte data fra det sociale netværkssite uden brugernes viden eller samtykke, illustrerede mange af problemerne forbundet med indsamling og brug af brugerdata. Mens mange slutbrugerlicensaftaler specificerer, hvordan brugernes data kan bruges, kan mange sociale mediebrugere muligvis ikke læse det fine udskrivning.
| Gratis download: Machine Learning og Why It Matters |
Et andet problem er, at disse maskinlæringsalgoritmer kan være "sorte bokse", hvor det er umuligt at se, hvordan de virkelig fungerer. Det kan være umuligt at vide, hvorfor en maskinlæringsalgoritme tog en beslutning.
Et område med maskinlæring er at stille medicinske diagnoser. En algoritme kan måske se på røntgenstråler for at finde kræft. En humanlæge kan forklare, hvorfor de stillede en diagnose, men vi ved muligvis ikke, hvordan en maskinlæringsalgoritme bestemte, at en patient havde kræft eller ej.
Frigivelse af maskinuddannelsesprogrammer under open source-licenser er en løsning. Når folk kan se på kildekoden til et program, kan de se, hvordan det træffer beslutninger.
Et andet problem er brugen af maskinlæringsuddannelsesdata og mulige forveje. Der har været adskillige tilfælde af racemæssige og andre forudindtagelser, der gjorde utilsigtet til maskinindlæringsprogrammer. Én algoritme identificerede sorte mennesker som gorillaer, og en anden ændrede ansigtsegenskaber hos mennesker af farver for at få dem til at fremstå mere "europæiske", mens de hævdede at forskønne dem.
En måde at modvirke dette er at have flere mennesker med forskellige baggrunde inden for AI-området.
Et andet problem er sikker anvendelse af maskinlæring og kunstig intelligens. AI- og maskinlæringsprogrammer kunne udvikle adfærd, som folk ikke vil have dem til, såsom at forhindre folk i at slukke for dem.
