Coded Bias

Coded Bias: Khi thuật toán phân biệt đối xử Coded Bias là một hiện tượng đáng lo ngại trong thời đại kỹ thuật số. Nó đề cập đến việc các thuật toán, được lập trình bởi con người, có thể vô tình phản ánh và thậm chí khuếch đại những định kiến xã hội. Những định kiến này có thể xuất phát từ dữ liệu huấn luyện bị thiên lệch, dẫn đến các thuật toán đưa ra quyết định không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Ví dụ, một thuật toán được huấn luyện bằng dữ liệu về tội phạm thường xuyên tập trung vào các cộng đồng thiểu số có thể dẫn đến đánh giá sai về nguy cơ phạm tội của những người thuộc cộng đồng đó. Tương tự, thuật toán tuyển dụng dựa trên dữ liệu ứng viên cũ có thể tái tạo những định kiến giới tính hoặc chủng tộc, gây ra sự thiếu công bằng. Hiện tượng Coded Bias không chỉ ảnh hưởng đến việc tuyển dụng, đánh giá tội phạm mà còn lan rộng đến nhiều lĩnh vực khác như tín dụng, y tế và giáo dục. Để giải quyết vấn đề này, cần có sự minh bạch trong quá trình thiết kế và đào tạo thuật toán, cũng như sự xem xét kỹ lưỡng dữ liệu huấn luyện. Việc phát triển thuật toán công bằng và minh bạch là nhiệm vụ cấp thiết để xây dựng một xã hội công bằng và bình đẳng hơn. Chỉ khi hiểu rõ và giải quyết được vấn đề Coded Bias, chúng ta mới có thể khai thác tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo mà không gây ra bất công.