Amplification des biais
Le phénomène où les systèmes d'IA exacerbent les biais existants présents dans les données d'entraînement, conduisant à des résultats de plus en plus biaisés.
Un circuit de rétroaction dans lequel les modèles formés sur des données biaisées font des prédictions qui renforcent ces biais dans de nouvelles données, par exemple en sélectionnant ou en pondérant préférentiellement certains résultats, amplifiant ainsi les iniquités d'origine. La détection de l'amplification nécessite des audits longitudinaux, et l'atténuation peut impliquer des stratégies d'augmentation de données pour réduire les cycles de rétroaction.
Un bot de recommandation de nouvelles promeut des histoires similaires à celles sur lesquelles les utilisateurs cliquent. Si, au départ, il met principalement en avant du contenu politique pour un sous-groupe, les utilisateurs cliquent davantage sur des articles politiques, renforçant la conviction du bot que la politique est leur seul intérêt. Au fil du temps, le bot amplifie ce focus étroit. L'équipe atténue ce phénomène en ajoutant des contraintes de diversité à la logique de recommandation.
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