AI je postao integralni dio raznih sektora kao što su provođenje zakona, zdravstvo i zapošljavanje. Međutim, sve je veća zabrinutost zbog rasističkog ponašanja AI. Ovaj članak istražuje razloge iza rasne pristranosti u AI, njegove posljedice i potencijalna rješenja. Temeljni uzrok pristranosti leži u povijesnim i društvenim pristranostima svojstvenim podacima koji se koriste za obučavanje AI sustava. To nepovoljno utječe na područja poput prepoznavanja lica, prediktivne policije i zdravstva, što rezultira pogrešnim identifikacijama, nepravednim ciljanjem i zdravstvenim nejednakostima.

Nedostatna zastupljenost manjinskih skupina u obučavanju podataka i implicitna ljudska pristranost pridonose rasnoj pristranosti AI-a. Rješavanje ovog problema zahtijeva poboljšanje raznolikosti podataka, implementaciju tehnika za smanjenje pristranosti, promicanje transparentnosti i odgovornosti, davanje prioriteta etičkim praksama AI-a, ispitivanje potencijalnih rješenja poput uključivog prikupljanja podataka, pravičnosti algoritama i testiranja, pristupa s ljudima u petlji, razvoja regulative i politika, etičkih okvira i standarda, obrazovanja i svijesti te suradnje među sektorima. Usvajanjem ovih mjera AI može služiti svim pojedincima pravedno i promicati pravdu. Kolektivni napori su ključni za osiguranje da AI sustavi unapređuju jednakost i pravednost za sve.