英國政府用於檢測福利詐騙的人工智能系統暴露了_令人擔憂的系統性偏見_。最近的一項分析揭示了這個程序如何_優先考量某些年齡段、國籍和身份_，而損害了其他群體。其倫理影響是廣泛而令人警惕的，質疑日益普遍的算法所作出的決策的合法性。針對無根據檢查的個體的後果強調了對這些技術使用的深入思考的緊迫性。
人工智能系統中的偏見檢測
一份關於英國福利詐騙檢測的人工智能系統的最新報告揭示了令人擔憂的偏見。這項技術由英國政府設立，用來審查與全民津貼相關的申請。然後，內部分析顯示，系統根據年齡、婚姻狀況、國籍和殘疾不成比例地選擇某些群體。
內部評估結果
為評估這個人工智能程序的運作，進行了一項機器學習的研究。結果顯示，關於潛在詐騙調查的偏見決策，導致了對過程公平性的質疑。該評估已根據信息自由法公布的文件進行披露。
政府的回應
儘管有這些揭露，工作和養老金部（DWP）曾保證該系統在歧視或不公正對待方面沒有立即的擔憂。DWP強調，關於付款的最終決策仍由人類代理人做出，因此他們認為這減輕了與人工智能相關的風險。
對透明度的呼籲
維權組織對政府的做法表示強烈譴責。他們指責當局採取“一傷先行，事後修復”的策略，並要求在使用人工智能時提高透明度。這些活動家突顯了缺乏對其他標準的分析，例如種族、性別或性取向。
偏見的潛在後果
對這些偏見的認識引發了對國家使用人工智能系統的重大擔憂。許多專家呼籲進行嚴格的監管，並要求明確識別可能因監察算法而受到不公正針對的群體。
缺失的監管框架
英國的公共機構似乎因缺乏使用人工智能系統的登記而加劇了這個問題。根據一些獨立評估，當局使用至少55個自動化工具，但政府只披露了其中九個系統。這一缺失令倫理專家深感擔憂。
對弱勢群體的影響
邊緣群體擔心由於已檢測到的偏見而面臨更嚴密的監控。針對目標年齡段的數據以及對殘疾人和不同國籍人士的影響尚未公開。這可能在已經脆弱的群體之間造成不信任的氛圍。
專家的反應與批評
公共法律項目的高級研究員卡羅琳·塞爾曼（Caroline Selman）抨擊DWP目前的管理。她表示，該部門未對這些自動化過程可能引發的和諧風險進行評估。這引發了對更嚴謹和深思熟慮的開發這些工具的必要性。
英國人工智能系統的未來
關於政府使用的人工智能系統中的偏見的最新揭露僅僅是這項不斷增長的技術所帶來的挑戰的冰山一角。更高的效率的承諾必須與其使用的倫理影響相權衡。必須找到微妙的平衡，以保證社會系統中的正義、公平和透明的對待。
有關英國詐騙檢測系統中的偏見的常見問題
關於用於檢測英國福利詐騙的人工智能系統，主要提出了什麼問題？
主要問題是該系統存在基於年齡、殘疾狀態、婚姻狀況和個體國籍的偏見，這可能導致在申請處理中的歧視。
為什麼人工智能系統可能在其決策中顯示偏見？
如果用於開發人工智能的訓練數據不具代表性，可能會出現算法偏見，導致某些類別的過度表現或不足表現。
為了識別這些偏見，進行了什麼樣的分析？
進行了一項公正性分析，揭示了系統在選擇個體以進行詐騙調查時存在的顯著差異，並在警示可能存在的偏見之前進行了檢測。
哪些類別的人最容易受到這些偏見的影響？
根據可用資訊，某些邊緣類別可能在詐騙調查中被過度代表，儘管為了避免詐騙者操縱系統，具體受影響的群體未被披露。
政府對這些揭露的偏見的反應是什麼？
政府承認存在偏見並承諾評估相關流程，但也強調最終決策始終由人類作出，因此人工智能的偏見不一定會導致不公正的處理。
這些偏見可能對詐騙指標產生什麼影響？
偏見可能會扭曲調查結果，從而導致對不公正被針對的個體或群體進行過度調查，而其他則可能逃避檢查，增加識別詐騙者的錯誤風險。
如何改善人工智能系統以減少這些偏見？
應進行定期審計以評估系統的公平性，並整合更多多樣化和具代表性的數據，以確保所有類別都在沒有偏見的情況下進行正確評估。
受到不公正調查的人是否可以對人工智能作出的決定提出異議？
是的，個體通常可以通過上訴程序對決策提出異議，儘管每個案件的具體細節可能根據DWP的政策和調查背景的不同而有所變化。
公眾可以採取什麼措施來提高對人工智能偏見問題的認識？
公民可以發起意識提升運動，推動尋求更多透明度的人工智能系統，並鼓勵記者和研究人員檢查政府在使用人工智能時的偏見影響。
