Inleiding
Kunstmatige intelligentie (AI), machinelearning, deeplearning, algoritmes. Wellicht heeft de mensheid sinds de introductie van het internet niet meer zulke impactvolle technologie in handen gehad. Tegelijkertijd klinkt het misschien ook een beetje eng: een computer die zelf beslissingen neemt, zelf kan leren en in potentie zelf schade aan kan richten.
Feitelijk zijn algoritmes en AI's al overal aanwezig. Je feeds op sociale media worden bepaald door een algoritme, je kunt het menu van het lokale sushirestaurant met machinelearning-algoritmes vertalen, weerapps voorspellen weer op basis van algoritmes, je smartphone herkent jouw gezicht door middel van gezichtsherkenning, Google kan ongeveer inschatten wat je met een slecht geformuleerde zoekopdracht eigenlijk bedoelt, en tal van producten die we dagelijks gebruiken worden getest, ontwikkeld en geïnspecteerd door slimme computers. Helemaal niet eng en eigenlijk hartstikke handig, toch?
Wat daarentegen wel eng kan zijn, is een scenario waarin AI voor minder prettige dingen wordt gebruikt. Dit kan het verschil maken tussen een app die door middel van gezichtsherkenning een gek filter over je gezicht plakt en een systeem dat systematisch een onderdrukte minderheid kan identificeren. Dezelfde AI kan zowel handig zijn voor een totalitair regime als voor een jolige smartphone-app.
AI als ons evenbeeld
We scheppen AI immers in het verlengde van ons evenbeeld en aansluitend op de wensen van de mens. Kunstmatige intelligentie wordt gemaakt door, gemodelleerd naar en gecontroleerd door mensen. Een mens is ook maar eens mens, onderhevig aan menselijke denkfouten en verlangens, beïnvloed door vooroordelen. En laat dat ogenschijnlijk menselijke principe van vooroordelen nu ook een probleem vormen in kunstmatige intelligentie.
In de wereld van kunstmatige intelligentie wordt dit bias genoemd. Een algoritme kan systematisch foute resultaten geven op basis van gebrekkige data of omdat het machinelearning-proces op basis van verkeerde aannames werd ingericht. Om dit te voorkomen, streven steeds meer ontwikkelaars en gebruikers van AI naar kunstmatige intelligentie die zo weinig mogelijk aan het lot - of in dit geval een (super)computer - overlaat.
In dit artikel exploreren we aan de hand van zes experts op het gebied van kunstmatige intelligentie wat bias inhoudt en nog belangrijker, hoe zij denken dat dit inherente nadeel van de nog jonge technologie verholpen kan worden. Of moeten we ons juist afvragen of dit wel mogelijk is en wat dat betekent voor de toekomst van AI?
Headerafbeelding via Nvidia
