Férové strojové učení? FEL ČVUT koordinuje výzkum umělé inteligence podpořený 95 miliony korun od Evropské komise

Umělá inteligence (AI) dnes pohání celou řadu systémů od doporučování obsahu na sociálních sítích, přes strojové vidění samořídících aut, až po rozhodnutí o (ne)přidělení půjčky v bance. Tyto příklady jasně demonstrují, jak zásadní dopad AI algoritmy mají. Jejich uspokojivé fungování je proto klíčové pro jednotlivce i pro společnost jako celek. Návrhem vysvětlitelných a transparentních algoritmů umělé inteligence se bude zabývat mezinárodní projekt AutoFair, který získal grant ve výši 3 840 846 eur (necelých 95 milionů korun) v evropském programu Horizon Europe. Z celkového počtu 206 žádostí ve výzvě HUMAN-01 jich uspělo 46.

Tříletý projekt AutoFair byl vybrán k financování jako jediný projekt koordinovaný institucí z České republiky. Jeho hlavním řešitelem je dr. Jakub Mareček z Centra umělé inteligence na Fakultě elektrotechnické Českého vysokého učení technického v Praze (FEL ČVUT). Ta z grantu dosáhne na 15 milionů korun. Zbývajících 80 milionů korun si rozdělí dalších sedm členů konsorcia, mezi kterými jsou vědci z prestižních univerzit včetně Imperial College London, izraelského technologického institutu Technion a Národní a kapodistrijské univerzity v Aténách. Partnerské instituce doplní ještě technologické firmy, které poskytnou potřebná data k modelování a ověří aplikovatelnost výsledků v praxi. Bude se jednat o nadnárodní společnosti i lokální startupy využívající umělou inteligenci.

Cílem projektu AutoFair je zaručit, že AI algoritmy nebudou nikomu stranit. Umělá inteligence fungující jako černá skříňka, do jejíhož rozhodování nemáme vhled, totiž představuje značné riziko. Algoritmus může fungovat pro řadu lidí uspokojivě, ale pro některé může fungovat velmi špatně. Jednou ze strategií, jak s tímto rizikem pracovat, je práce s daty. Výběr dat pro učení systému musí být reprezentativní a nepřenášet nerovnosti ve společnosti do vývoje algoritmů. Opačnou strategií je důsledně vysvětlovat veřejnosti fungování a omezení AI systémů. Tato strategie se tedy týká komunikačních aspektů po samotné implementaci. Projekt AutoFair kombinuje oba tyto extrémní přístupy: chce vylepšit samotné algoritmy a zároveň vzdělávat koncové uživatele. Opírá se proto o poznatky z počítačových a datových věd, teorie řízení, optimalizace a dalších vědních disciplín, včetně etiky a práva.

Otázky související s etikou umělé inteligence se běžně prozkoumávají v počítačovém vidění. „Řada lidí k odemčení mobilu používá systém pro rozpoznání obličeje. Ten však poměrně dlouho fungoval spolehlivě jen pro muže bílé pleti a úspěšnost pro etnické menšiny byla ještě donedávna podstatně nižší. Tento problém daný nereprezentativností dat se již podařilo odstranit. Umělá inteligence má však řadu dalších použití, kde podobné etické problémy dodnes přetrvávají,“ vysvětluje naléhavost projektu jeho koordinátor dr. Mareček z FEL ČVUT.

Výstupy projektu budou testovány na třech případových studiích průmyslového využití napříč třemi odvětvími. Prvním z nich je automatizace férového hodnocení při náboru zaměstnanců, druhým je odstranění genderové nerovnosti v reklamě a třetím je oblast finančních technologií, konkrétně eliminace diskriminace klientů bank. Vznik tří případových studií doprovodí expertní skupiny složené ze zástupců byznysu, veřejných orgánů, nevládních organizací i politiků. Pohled všech zájmových skupin bude stěžejní pro výzkumný proces a zvýší potenciál pro praktickou aplikaci výsledků projektu. Reálná implementace vědeckých poznatků a etické využití umělé inteligence jsou hlavní devizou projektu AutoFair. „Věřím, že se výstupy projektu podaří promítnout také do plánované regulace umělé inteligence, kterou připravuje Evropská komise,“ dodává Mareček.