การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการคาดการณ์ผลลัพธ์ต่าง ๆ เป็นความก้าวหน้าที่ภาคธุรกิจจำนวนมากต่างชื่นชม และหันมาปรับตัวยอมรับการมาถึงของปัญญาประดิษฐ์กันมากขึ้น ทว่า อีกสิ่งหนึ่งที่เกิดขึ้นไม่แพ้กันก็คือ การตัดสินของปัญญาประดิษฐ์ที่มีความโน้มเอียงเข้าข้างฝ่ายหนึ่งฝ่ายใด และทำให้มีผู้ที่ไม่ได้รับความเป็นธรรมเกิดขึ้นด้วย
โดยประเด็นของการตัดสินด้วยอคติของปัญญาประดิษฐ์ปรากฏในหลายภาคส่วน เช่น ธุรกิจเฮลท์แคร์ หรือแม้กระทั่งระบบยุติธรรม ที่ซอฟต์แวร์ของบริษัทนอร์ธพอยต์พบว่า เมื่อใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งในการพยากรณ์ว่าใครจะมีโอกาสก่ออาชญากรรมในอนาคตมากกว่ากัน ผลลัพธ์ที่ได้จากแมชชีนเลิร์นนิ่งพบว่า มีคนผิวดำมากกว่าคนผิวขาวอย่างชัดเจน
นอกจากนั้น ผลสำรวจจากมีเดียแล็บของ MIT ยังพบว่า อัลกอริธึมด้านการตรวจจับใบหน้า (Facial Recognition) มีการประเมินภาพใบหน้าของคนผิวสีผิดพลาดมากกว่าคนผิวขาวถึง 12%
นั่นจึงนำไปสู่การพัฒนาระบบตรวจจับความโน้มเอียงของปัญญาประดิษฐ์ หรืออาจเรียกได้ว่าเป็นฝ่ายตรวจสอบ (Audit A.I.) ขึ้นมาอีกที โดยในตอนนี้มีผู้พัฒนาระบบ Audit A.I. นี้เกิดขึ้นแล้วอย่างน้อยสามเจ้า หนึ่งในนั้นคือไมโครซอฟท์ (Microsoft) บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ และเฟซบุ๊ก (Facebook) และอีกบริษัทหนึ่งเป็นสตาร์ทอัปชื่อ Pymatrics ที่มีลูกค้าเป็นบริษัทดังอย่าง เทสล่า (Tesla) แอคเซนเจอร์ (Accenture) ลิงค์อิน (LinkedIn) ยูนิลีเวอร์ (Unilever) และอื่น ๆ อีกนับ 60 บริษัท
โดย Audit A.I. สามารถตรวจสอบอัลกอริธึมได้หลากหลาย แต่เมื่อพบแล้ว จะแก้ไขหรือไม่นั้นเป็นสิทธิของผู้สร้าง A.I. แต่ละเจ้าจะเป็นผู้ตัดสินเอง
การสร้าง Audit A.I. ของทางฝั่ง Pymatrics ก็มีเกร็ดเล็ก ๆ น้อยที่น่าสนใจ โดย Audit A.I. ถูกสร้างขึ้นครั้งแรกเพื่อใช้ในองค์กรของ Pymetrics เอง สำหรับใช้ตรวจสอบอัลกอริธึมที่บริษัทพัฒนาให้ลูกค้าสำหรับช่วยในการคัดเลือกผู้สมัครให้ตรงกับความต้องการ เพื่อสร้างอัลกอริธึมดังกล่าว Pymetrics ได้ขอให้พนักงานที่มีความโดเด่นขององค์กรมาเล่นเกมต่าง ๆ เพื่อเก็บข้อมูลมาวิเคราะห์พฤติกรรม สภาพอารมณ์ กระบวนการคิด กาารรับมือกับปัญหา การจัดการความเสี่ยง ฯลฯ ของคนกลุ่มนี้ และนำมาใช้เปรียบเทียบกับข้อมูลของผู้สมัคร ซึ่งบริษัทมองว่าการสร้างเกมเพื่อวัดคุณสมบัติของผู้สมัครงานทำให้บริษัททราบตัวตนของคนที่มาสมัครได้ดีกว่าการนั่งสัมภาษณ์แล้วถามว่า “คุณรับความเสี่ยงได้ไหม”
อ่านเพิ่มเติมได้ที่ VentureBeat
