人工知能の倫理
その結果、アルゴリズムは過去のデータから(偏った)パターンを学習し、このような種類の候補者が採用される可能性が高いという現在や未来の予測をたてた。そのため、AIシステムによる採用判断が、女性やマイノリティの候補者に対して偏っていることが判明した。フリードマンとニッセンバウムは、コンピュータシステムにおけるバイアスを、既存バイアス(existing bias)、技術的バイアス(technical bias)、創発的バイアス(emergent bias)の3つに分類している。自然言語処理では、アルゴリズムが異なる単語間の関係を学習するために使用するテキストコーパスに問題が起こることがある。
IBMやグーグルなどの大企業は、このようなバイアスを研究し対処する努力を重ねてきた。バイアスに対処するための一つの解決策は、AIシステムの訓練に使用するデータのドキュメントを作成することである。プロセスマイニングは、エラーの特定、プロセスの監視、不適切な実行の潜在的な根本原因の特定、その他の機能により、組織がAI規制の提案の遵守を達成するための重要なツールとなりうる。
機械学習におけるバイアスの問題は、この技術が医療や法律などの重要な分野に普及し、深い技術的な理解を持たない多くの人が導入を任されるにつれて、より重要な意味を持つ可能性がある。一部の専門家は、アルゴリズムによるバイアスはすでに多くの業界に蔓延しており、それを特定し修正しようとする取り組みはほとんどなされていないと警告している。偏ったAIに対する意識を高めることを目的とした、市民団体によるオープンソースのツールも登場している。
自動運転車の普及が目前に迫る中、完全な自動運転車がもたらす新たな課題に対処する必要がある。最近(2019年)では、これらの車が事故を起こした際の責任者の法的責任について議論されている。自動運転車が歩行者に衝突したある報告では、運転手は車に乗っていたものの、その運転は完全にコンピュータの手に委ねられていた。そのため、事故の責任は誰にあるのかという板ばさみに陥った。
2018年3月18日の別の事件では、アリゾナ州で、エレイン・ハーツバーグ(英語版)が、Uberの自動運転車にはねられて死亡した。この事故の場合、自動運転車は自律的に車道を走行するために車や特定の障害物を検知することができたが、道路の真ん中にいる歩行者を予測することができなかった。このため、彼女の死について、運転手、歩行者、自動車会社、または政府のいずれが責任を負うべきかという問題が起こった。
現在のところ、自動運転車は半自律運転と見なされており、運転者は注意を払い、必要に応じて制御できるように準備しておく必要がある。したがって、自律走行機能に過度に依存する運転手を規制するとともに、これらは便利ではあるが完全な代替手段ではなく、単なる技術に過ぎないことを教育することも政府の責任である。自動走行車が広く普及する前に、政府は新たな政策をもって、これらの問題に対処する必要がある。
人工知能の倫理(じんこうちのうのりんり、英: ethics of artificial intelligence)は、人工知能システム(AI)に特化した技術倫理学(英語版)の一分野である。人工知能システムを設計、製造、使用、扱う人間の道徳的行動への関心と、機械倫理学(英語版)における機械の行動への関心に分けられることもある。また、超知的なAIによる特異点(シンギュラリティ)の可能性の問題も含まれる。