Vad innebär rättvisa i artificiell intelligens och beslutsfattande?

Rättvisa är en fundamental aspekt när vi hanterar beslut som rör människor, särskilt i sammanhang som involverar artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Frågan om rättvisa blir ännu mer komplex när det gäller att välja mellan individer eller grupper från en stor uppsättning, som i till exempel sjukvårdsbeslut om organtransplantationer. Det finns inget objektivt eller opartiskt svar på hur dessa beslut ska fattas. Beslutet bör baseras på den som är mest kvalificerad för uppdraget eller den som är mest värdig att få en transplantation. Men här uppstår svåra problem – hur ska man rättvist jämföra en äldre person som är mycket sjuk med en yngre person som är mindre sjuk? Hur avgör man vem som ska få en intervju om det handlar om att välja bland kandidater med olika bakgrunder och kvalifikationer? Rättvisa i sådana sammanhang måste balansera mellan att ge fördelar till de mest kvalificerade, utan att luta sig på faktorer som kan anses vara orättvisa, såsom kön eller ras.

Ett centralt problem som ofta uppstår i dessa sammanhang är hur vi definierar rättvisa. Rättvisa kan betyda många olika saker beroende på kontexten. Inom klassificering kan rättvisa innebära att olika grupper behandlas likadant, medan rättvisa inom fördelning av resurser kanske innebär att ingen individ känner avund inför andras tilldelning. När vi implementerar AI-system måste vi vara mycket mer exakta och precisa i vad rättvisa innebär. Tidigare kunde människor fatta dessa beslut baserat på sin egen bedömning och ansvar, men nu krävs det att vi programmerar rättvisa direkt i algoritmerna.

Ett klassiskt exempel på dessa avvägningar är fallet med COMPAS, ett system som används av amerikanska domstolar för att förutsäga risken för återfall bland dömda brottslingar. Forskning har visat att COMPAS är mycket ojämnt i sin förmåga att förutsäga återfall beroende på ras, där afroamerikanska individer som inte kommer att återfalla ofta klassificeras som riskgrupper. Å andra sidan försvarar företaget bakom systemet att det är optimerat för att säkerställa "lika precision", vilket innebär att de som förutspås återfalla verkligen kommer att göra det – oavsett ras. Detta belyser dilemmat i att balansera olika definitioner av rättvisa och den komplexa frågan om hur vi ska väga olika rättviseaspekter mot varandra.

En annan utmaning är användningen av AI för att maximera vinst i företag, som exempelvis en livsmedelsbutik som använder maskininlärning för att analysera försäljningsdata. Vad händer om systemet föreslår rabatter på sockerhaltiga drycker till kunder med barn, eller höjer priserna på vegetariska måltider, trots klimataktivisternas uppmaningar att minska köttkonsumtionen? Här ställs vi inför samma svåra val – bör vi optimera för företagsvinster eller för samhällets bästa?

Ansvarigt byggande av AI-system kräver att vi hanterar dessa komplexa frågeställningar noggrant och med medvetenhet om de potentiella konsekvenserna. Det är inte heller ett problem som kan lösas enbart genom tekniska åtgärder. Mångfald i teamen som utvecklar AI är en viktig aspekt för att säkerställa att systemen blir rättvisa och ansvarsfulla. Företag rapporterar att mer diversifierade team är bättre på att identifiera bias, tänka kreativt och implementera lösningar som fungerar över ett större spektrum av användare.

Trots dessa utmaningar och etiska dilemman är det värt att notera att datorer, och framför allt maskininlärning, ofta kan fatta bättre beslut än människor. Människor är nämligen dåliga på att fatta rationella och optimala beslut. En mängd kognitiva snedvridningar påverkar vårt beslutsfattande, som exempelvis bekräftelsebias, förankringsbias, och förlustaversion. Maskiner kan ofta fatta mer konsekventa och objektiva beslut än människor, vilket gör dem till potentiellt kraftfulla verktyg för att förbättra beslutsfattandet, särskilt när vi står inför komplexa frågor om rättvisa och etik.

Vad är en E-gradationsgraf och hur kan den användas inom klassificering och logik?

En E-gradationsgraf är ett strukturellt begrepp inom M-inbäddningar och används för att analysera relationer mellan olika modeller eller objekt i en given teori. Den består av en uppsättning noder och relationer mellan dessa noder, som definieras genom en icke-cykelaktig binär relation. Målet med en gradationsgraf är att beskriva hur olika element i en given uppsättning är relaterade på ett sätt som möjliggör en ordning eller struktur.

Ett M-inbäddning definieras som ett par $E = (h, A)$, där $h$ är en funktion och $A$ en mängd av objekt. För att förstå gradationsgrafens natur, måste vi också förstå vad en sådan graf består av. Låt $V$ vara en multisubset av $A \cup \{1\}$ där $1$ fungerar som en grundläggande referenspunkt, och $E$ är en ändlig, icke-tom binär relation på $V$. Grafen har två grundläggande egenskaper: För varje element $v \in V$, är $v = 1$ om och endast om det inte finns något $v' \in V$ sådant att $(v', v) \in E$, och grafen är cykelfri, vilket innebär att det inte existerar någon sekvens av element $v_0, v_1, ..., v_n \in V$ sådan att relationerna $(v_i, v_{i+1}) \in E$ gäller för alla $i < n$, och $(v_n, v_0) \in E$.

När vi talar om gradationsgrafens ”vägar”, refererar vi till sekvenser av element $(v_0, ..., v_n)$ där varje $v_i$ är ett element i $V$ och för alla $i < n$, gäller att $(v_i, v_{i+1}) \in E$. Dessa vägar ger oss en möjlighet att skapa en strukturerad uppsättning av relationer, vilket möjliggör en bättre förståelse av objektens position i relation till varandra.

En presentation av en gradationsgraf innebär att vi ordnar de relationer som finns i grafen på ett specifikt sätt, där varje relation mellan $v$ och $w$ (där $(v, w) \in E$) presenteras i en sekvens som respekterar de vägar som definieras av gradationsgrafen. Detta gör att vi kan använda dessa presentationer för att skapa en enhetlig och ordnad struktur som reflekterar de logiska relationerna mellan elementen i $V$.

Det är också viktigt att förstå hur djupet i ett gradationsträd definieras. Djupet på ett träd är den största integer $n$ sådan att det finns ett element i trädet som har $n+1$ element av formen $(\land, v)$. Detta djup kan användas för att avgöra komplexiteten hos en given relation eller ett system, och djupet hos både en gradationsgraf och ett gradationsträd är ofta lika. Detta gör att vi kan mäta hur komplexa relationerna är och hur de kan brytas ned till enklare delar om det behövs.

Vidare är det viktigt att förstå hur undantagsnoder och elif-noder påverkar modellen. Undantagsnoder tenderar att minska uppsättningen av modeller, medan elif-noder tenderar att utvidga den. Detta reflekteras i grenarna av ett RDR-träd (Ripple Down Rules), där varje gren motsvarar en uppsättning modeller som bildar en kedja under inklusion. Genom att använda en strikt ordning på dessa noder kan vi organisera grenarna på ett sätt som hjälper oss att förstå vilka modeller som är mest allomfattande och vilka som är mer specifika.