AI გახდა განუყოფელი ნაწილი სხვადასხვა სექტორებში, როგორიცაა სამართალდამცველი ორგანოები, ჯანდაცვა და დასაქმება. თუმცა, იზრდება შეშფოთება AI-ის რასისტული ქცევის გამო. ამ სტატიაში განხილულია რასობრივი მიკერძოების მიზეზები AI-ში, მისი შედეგები და პოტენციური გადაწყვეტილებები. მიკერძოების ძირეული მიზეზი მდგომარეობს ისტორიულ და საზოგადოებრივ მიკერძოებებში, რომლებიც ჩადებულია AI სისტემების სატრენერო მონაცემებში. ეს უარყოფითად მოქმედებს ისეთ სფეროებზე, როგორიცაა სახის ამოცნობა, პროგნოზული პოლიცია და ჯანდაცვა, იმდენად რომ იწვევს მცდარ იდენტიფიკაციას, უსამართლო მიზნობრიობას და ჯანმრთელობის უთანასწორობას.

მცირე ჯგუფების არასაკმარისი წარმომადგენლობა სატრენერო მონაცემებში და ადამიანის ფარული მიკერძოება ხელს უწყობს AI-ის რასობრივ მიკერძოებას. ამ პრობლემის მოგვარება მოითხოვს მონაცემთა მრავალფეროვნების გაუმჯობესებას, მიკერძოების შემცირების ტექნიკის დანერგვას, გამჭვირვალობასა და ანგარიშვალდებულებას, ეთიკურ AI პრაქტიკებს, პოტენციური გადაწყვეტილებების განხილვას, როგორიცაა ინკლუზიური მონაცემთა შეგროვება, ალგორითმის სამართლიანობა და ტესტირება, ადამიანთან მყოფი მიდგომები, რეგულირება და პოლიტიკის განვითარება, ეთიკური AI ჩარჩოები და სტანდარტები, განათლება და ცნობიერება და თანამშრომლობა სექტორებს შორის. ამ ზომების მიღებით, AI შეიძლება თანასწორად ემსახუროს ყველა ადამიანს და ხელი შეუწყოს სამართლიანობას. კოლექტიური ძალისხმევა კრიტიკულია იმის უზრუნველსაყოფად, რომ AI სისტემებმა წარადგინონ თანასწორობა და სამართლიანობა ყველასთვის.