Розуміння справедливості у прийнятті рішень штучним інтелектом є надзвичайно важливим, оскільки автоматизовані системи дедалі більше впливають на можливості, ресурси та результати для людей. Існує кілька концепцій справедливості, які варто знати:

• Рівні можливості: Вимагає, щоб системи ШІ надавали подібні шанси на сприятливі результати особам із подібною кваліфікацією, незалежно від їхнього походження чи належності до певної групи;
• Індивідуальна справедливість: Зосереджується на однаковому ставленні до схожих осіб, забезпечуючи, щоб система ШІ не надавала необґрунтованих переваг чи недоліків нікому;
• Групова справедливість: Спрямована на забезпечення рівного ставлення до різних демографічних груп (таких як групи за расою, статтю чи віком) у межах системи загалом.

Для сприяння справедливості та зменшення упередженості в системах ШІ зазвичай використовують кілька стратегій:

• Створення та підтримка різноманітних і репрезентативних наборів даних;
• Проведення аудитів алгоритмів для виявлення та усунення упередженості;
• Регулярний перегляд і оновлення моделей відповідно до сучасних реалій;
• Залучення зацікавлених сторін із різних середовищ до процесу розробки;
• Використання алгоритмів, чутливих до справедливості, та постобробних методів.

Зменшення упередженості часто передбачає компроміси, особливо між справедливістю та іншими цілями, такими як точність або ефективність. Підвищення справедливості може вимагати коригування моделі, що може знизити її загальну прогностичну точність або збільшити обчислювальні витрати. Балансування цих компромісів є ключовим викликом, оскільки ідеальне рішення залежить від конкретного контексту та етичних пріоритетів зацікавлених сторін.