AI, Vooroordelen en Compliance: Bouwen aan Verantwoorde Innovatie

Nu organisaties steeds meer vertrouwen op geautomatiseerde systemen, wordt ethiek in AI belangrijker dan ooit. Algoritmes nemen beslissingen die een grote impact hebben op cruciale aspecten van ons leven, zoals werk, kredietwaardigheid, gezondheidszorg en juridische uitkomsten. Zonder duidelijke regels en ethische standaarden bestaat het risico dat automatisering bestaande ongelijkheid versterkt en onbedoelde schade veroorzaakt. Bij Vrijdag.AI, hét platform voor AI-innovatie en verantwoord gebruik van kunstmatige intelligentie, zien we het als onze missie om deze uitdagingen aan te gaan. Daarom duiken we in de cruciale thema’s: vooroordelen en compliance.

Een Kwestie van Termen: Vooroordelen en Compliance

Voor de duidelijkheid leggen we de gebruikte termen uit:

• Vooroordelen: Dit gebruiken we voor het Engelse ‘bias’. Het verwijst naar systematische onjuistheden of scheefheden in AI-systemen die tot oneerlijke uitkomsten kunnen leiden.
• Compliance: We hanteren de Engelse term ‘compliance’. Dit verwijst naar het voldoen aan wet- en regelgeving en ethische normen. Deze term wordt, vooral in juridische en zakelijke contexten, veel gebruikt en is daarom herkenbaar in het veld.

Wat zijn Vooroordelen in AI-Systemen?

Vooroordelen in AI vinden hun oorsprong vaak in de data waarmee systemen worden getraind. Als historische data patronen van discriminatie bevat, zal een AI-systeem deze patronen onvermijdelijk leren en herhalen. Een AI-tool voor sollicitaties kan bijvoorbeeld onbedoeld kandidaten afwijzen op basis van geslacht, afkomst of leeftijd, simpelweg omdat de trainingsdata deze vooroordelen weerspiegelt. Vooroordelen kunnen ook ontstaan door de ontwerpkeuzes die worden gemaakt, zoals welke uitkomsten worden geprioriteerd of hoe data wordt gelabeld.

Enkele vormen van vooroordelen zijn:

• Steekproeffout: De gebruikte dataset is geen goede afspiegeling van alle groepen.
• Labelvooroordeel: Subjectieve menselijke input tijdens het labelen van data beïnvloedt de uitkomst.
• Proxy-vooroordeel: Indirecte kenmerken, zoals postcode of opleidingsniveau, worden onbedoeld gebruikt als vervanging voor beschermde kenmerken zoals ras of inkomen.

Een pijnlijk praktijkvoorbeeld hiervan is het Nederlandse toeslagenschandaal. Hierbij bestempelde een algoritme van de Belastingdienst duizenden gezinnen onterecht als fraudeur, waarbij vooral gezinnen met een migratieachtergrond of een laag inkomen werden getroffen. Dit schandaal had enorme maatschappelijke en politieke gevolgen, wat de urgentie van dit thema onderstreept.

Regelgeving en Compliance: De EU AI Act en Meer

De regelgeving rondom AI ontwikkelt zich in rap tempo. Een belangrijke mijlpaal is de EU AI Act (2024), die AI-systemen classificeert op basis van hun risiconiveau. Systemen met een hoog risico, zoals die worden ingezet bij werving, selectie of kredietbeoordeling, moeten voldoen aan strenge eisen (compliance). Denk hierbij aan transparantie, de mogelijkheid van menselijke controle en specifieke controles om vooroordelen tegen te gaan.

In de Verenigde Staten zijn er nog geen overkoepelende AI-wetten, maar toezichthouders zoals de EEOC (Equal Employment Opportunity Commission) en de FTC (Federal Trade Commission) waarschuwen actief tegen discriminatie door AI. Ook op lokaal niveau zien we regels ontstaan. In New York City zijn bijvoorbeeld audits verplicht voor AI-systemen die worden gebruikt bij werving en selectie. Werkgevers moeten daar aantonen dat hun systemen eerlijke resultaten opleveren voor verschillende groepen en zijn verplicht sollicitanten te informeren over het gebruik van AI.

Hoe Bouw je Eerlijke AI met Oog voor Compliance?

Het implementeren van ethiek en compliance is geen eenmalige actie, maar vereist een structurele en voortdurende aanpak:

• Vooroordeel-assessments: Voer regelmatig audits uit om vooroordelen op te sporen, idealiter uitgevoerd door onafhankelijke partijen. Meet foutpercentages per demografische groep en analyseer of beslissingen onevenredig uitpakken voor bepaalde groepen.
• Diversiteit in data: Zorg ervoor dat de trainingsdata een representatieve afspiegeling is van alle gebruikersgroepen. Controleer de data actief op fouten en hiaten die tot vooroordelen kunnen leiden.
• Inclusief ontwerp: Betrek gebruikers en belanghebbenden actief bij het ontwerpproces, met speciale aandacht voor groepen die een hoger risico lopen op benadeling. Werk met multidisciplinaire teams (ethiek, recht, sociale wetenschappen) en streef naar diversiteit binnen het ontwikkelteam zelf.

Praktijkvoorbeelden: Leren van de Koplopers

Verschillende organisaties hebben al stappen gezet om eerlijkere AI te ontwikkelen:

• LinkedIn: Paste zijn AI aan na kritiek op gender-vooroordelen in vacatureaanbevelingen. Een tweede AI-systeem zorgt nu voor een meer representatief aanbod van kandidaten.
• Aetna: Deze verzekeraar ontdekte dat hun AI voor de afhandeling van claims leidde tot langere wachttijden voor groepen met een laag inkomen. Ze hebben hierop hun algoritmes en het toezicht daarop aangepast.
• New York City AEDT-wet: Deze wetgeving verplicht organisaties in New York City tot onafhankelijke audits op vooroordelen en transparantie wanneer AI wordt ingezet bij werving en promotie.

Conclusie: Een Voortdurende Inzet voor Eerlijke AI

Vooroordelen en compliance in AI zijn geen vinkjes op een checklist; ze vragen om voortdurende aandacht, transparantie en samenwerking. Organisaties die investeren in het bouwen van eerlijke, transparante en inclusieve AI-systemen, bouwen niet alleen aan betere technologie, maar ook aan vertrouwen bij hun gebruikers en bij toezichthouders. Bij Vrijdag.AI zijn we ervan overtuigd: de toekomst van AI is ethisch, mits we nu de juiste keuzes maken en ons blijven inzetten voor verantwoorde innovatie.