AI er blevet integreret i forskellige sektorer som retshåndhævelse, sundhedsvæsen og ansættelse. Men der er stigende bekymring for, at AI udviser racistisk adfærd. Denne artikel udforsker årsagerne bag raceadfærd i AI, dens konsekvenser og potentielle løsninger. Den grundlæggende årsag til bias ligger i de historiske og samfundsmæssige fordomme, der er iboende i de data, der bruges til at træne AI-systemer. Dette påvirker negativt områder som ansigtsgenkendelse, prædiktiv politiarbejde og sundhedsvæsenet, hvilket resulterer i fejlagtige identifikationer, uretfærdig målretning og sundhedsforskelle.

Utilstrækkelig repræsentation af minoritetsgrupper i træningsdata og implicitte menneskelige fordomme bidrager til AIs raceadfærd. At tage fat på dette problem kræver forbedring af datadiversitet, implementering af bias reduktionsteknikker, fremme af gennemsigtighed og ansvarlighed, prioritering af etiske AI-praksisser, undersøgelse af potentielle løsninger såsom inkluderende databehandling, algoritmisk retfærdighed og testning, menneske-i-loop tilgange, regulering og politisk udvikling, etiske AI-rammer og standarder, uddannelse og opmærksomhed samt samarbejde på tværs af sektorer. Ved at vedtage disse foranstaltninger kan AI tjene alle individer retfærdigt og fremme retfærdighed. Kollektive indsatser er afgørende for at sikre, at AI-systemer fremmer lighed og retfærdighed for alle.