AI Blindspot kaartenset haalt vooroordelen en ongelijkheden uit je AI-systeem
Hoe hou je rekening met mogelijke vooroordelen en structurele ongelijkheden bij het ontwikkelen van een AI-systeem? Deze gratis kaartenset helpt je.
Vooroordelen en structurele ongelijkheden kunnen onzichtbaar in een artificieel intelligent systeem geïntegreerd worden. Leert een AI-systeem bijvoorbeeld dat enkel blanke mannen geschikt zijn voor een bepaalde job omdat zij in het verleden vooral werden aangeworven, dan vertekent deze foute veronderstelling ook de selectie van nieuwe talenten.
Maar het is niet eenvoudig om je bewust te worden van vooroordelen en ongelijkheden. Het is nog moeilijker om te voorkomen dat deze menselijke tekortkomingen worden overgenomen door het systeem.
Om je hierbij te helpen, ontwikkelde het Kenniscentrum Data & Maatschappij de AI Blindspots kaartenset.
Vooroordelen detecteren
De kaartenset laat je toe om vooroordelen en ongelijkheden die vaak over het hoofd worden gezien te detecteren. Deze zogenaamde blindspots vind je door op voorhand te reflecteren over beslissingen en acties die je wenst uit te voeren.
De kaartenset daagt je uit na te denken over (mogelijks te nemen) beslissingen en acties. Vervolgens reikt ze je enkele tools en tips aan om concreet aan de slag te gaan met artificiële intelligentie
.
Start voor de ontwikkeling
De AI Blindspots kaartenset van het Kenniscentrum Data & Maatschappij focust momenteel nog louter op mogelijke blindspots die kunnen opduiken voorafgaand aan de ontwikkeling van een systeem.
In de toekomst wordt deze kaartenset verder uitgewerkt met mogelijke blindspots voor de twee andere fases. Dan helpt de set jou en je team ook tijdens en nadat jullie een systeem ontwikkelen.
Download AI-kaartenset
Benieuwd naar de vooroordelen en ongelijkheden die in jouw AI-systeem dreigen op te duiken?
Download de kaartenset (ENG) van het Kenniscentrum Data en Maatschappij. En ga ermee aan de slag in je team.
Download gratis
Gebaseerd op expertise MIT
De Vlaamse kaartenset is een herwerking van de AI Blindspot kaartenset van Ania Calderon, Dan Taber, Hong Qu en Jeff Wen. Deze ontwikkelden een kaartenset tijdens het 2019 Assembly program van Berkman Klein Center en MIT Media Lab.
De kaartenset AI Blindspots van MIT licht mogelijke blindspots toe die zich kunnen voordoen voor, tijdens en nadat een model wordt ontwikkeld. Deze originele kaartenset kan je hier downloaden.
➡ Ben je actief in de zorg en lanceer je een nieuw project met data of AI? Organiseer zelf een workshop met de AI Blindspot healthcare kaartenset
