BLOG – Wie denkt dat ai neutraal is, heeft het mis. Ai is een spiegel van onze data. Dat betekent dat het ook de blinde vlekken van de maatschappij laat zien. Ai leert van historische data en neemt naast nuttige patronen ook onbewuste vooroordelen over. Hierdoor kunnen ai-systemen biases of ongelijkheden hebben of zelfs versterken. Tegelijkertijd biedt ai kansen: het kan patronen en vooroordelen blootleggen die anders verborgen blijven. Dit kan helpen om ai eerlijker, transparanter en verantwoorder te benutten.
Ai draagt bij aan datagedreven besluitvorming, maar dan moet de data wel gestructureerd zijn en kloppen. Dat geldt ook voor ontwikkeling van ai-modellen. Onze eigen bias komt bijna automatisch in ai terecht omdat modellen op bestaande datasets worden getraind. Doordat systemen leren van het verleden nemen ze structuren en ongelijkheden over. Het probleem is niet dat ai fouten maakt, maar dat het bestaande patronen versterkt. Omdat ai sneller en op grotere schaal beslissingen neemt dan mensen, kan bias zich razendsnel verspreiden. Daarom is het essentieel om bias vroegtijdig te herkennen en te corrigeren.
Minder bias met ai
Bias komt veel voor en is niet per definitie negatief. Bijvoorbeeld bias door tijd of locatie zijn gebruikelijk. Toch is het zaak schadelijke varianten snel te herkennen, bijvoorbeeld door data en modellen systematisch te analyseren. Daarom bestaan er bias-detectietools die ai-beslissingen toetsen op onbedoelde patronen en discriminatie. Dit helpt bij het identificeren van ongelijkheid en het nemen van corrigerende maatregelen. Bijvoorbeeld met ai-modellen die bias herkennen en hun beslissingsregels daarop aanpassen.
Naast technologie blijft de menselijke factor cruciaal. Ai moet transparant en uitlegbaar zijn, zodat het duidelijk is hoe en waarom een model tot een bepaalde uitkomst komt. Dit helpt vooroordelen te identificeren en modellen bij te sturen voordat ze mogelijke negatieve impact hebben.
Regelgeving en best practices
Bias in ai is veel meer dan een technologisch probleem. Regelgeving en standaardisatie helpen ai veiliger en verantwoorder in te zetten. Zo is de EU ai Act de eerste uitgebreide wetgeving die risico’s in kaart brengt en bedrijven verplicht om hun ai-systemen transparanter en eerlijker te maken. Het EU Ai Pact is hierin een belangrijke stap. Deelnemende bedrijven passen de ai Act-principes van de Europese Unie versneld toe binnen hun organisaties. Dit stimuleert organisaties om ai-governance te versterken, ai-systemen met een hoog risico te identificeren en ai-geletterdheid te vergroten, en een verantwoord ai-beleid te ontwikkelen.
Diversiteit helpt eerlijke ai
Bias verminderen of voorkomen is ook een cultureel vraagstuk. ai wordt gebouwd door mensen en die hebben blinde vlekken. Diversiteit speelt daarin ook een rol. Door diversiteit in ai-teams te bevorderen, ontstaat een bredere blik op data en besluitvorming: wat helpt om bias sneller te herkennen en te corrigeren? Daarnaast is het zaak dat bedrijven verder kijken dan de standaard beschikbare data. Inclusieve datasets en fairness-analyses helpen om ai eerlijker en nauwkeuriger te maken.
Zelf blijven nadenken
Ai is geen onafwendbare kracht, maar een spiegel van de keuzes die we maken. Het kan bias versterken én tegelijkertijd helpen om patronen bloot te leggen en bewuster om te gaan met data en besluitvorming. De vraag is niet alleen wat ai ons laat zien, maar ook of we tevreden zijn met het beeld dat we zien. Met de juiste aanpak – waarin bias-detectie, governance en diversiteit samenkomen – kan ai bijdragen aan een eerlijkere en inclusievere digitale toekomst. Juist daarom is het belangrijk processen goed in te richten, verantwoordelijkheid te nemen en bovenal zelf na te blijven denken.
Reggie Townsend is vice president data ethics practice bij SAS
Zo te zien begint het grote rondzingen van ai toch vroeger als ik verwacht had . . .