ИИ расист? Предвзятость алгоритмов может нарушить закон

Федеральная торговая комиссия США изучает работу искусственного интеллекта на предмет предвзятости. Ведомство напоминает, что продажа или использование дискриминирующих алгоритмов ИИ может привести к нарушению федерального закона.

А именно предвзятый ИИ может нарушить «Закон о справедливой кредитной отчетности», а также «Закон о равных возможностях кредитования». Первый относится к случаям, когда ИИ-алгоритмы используются для отказа людям в трудоустройстве, жилье, кредите, страховке или других льготах.

Использование алгоритма, дискриминирующего по признаку расы, цвета кожи, религии, национального происхождения, пола, семейного положения или возраста также нарушает и «Закон о равных возможностях кредитования».

Комиссия призывает компании проверить алгоритмы своего искусственного интеллекта на предвзятость и не преувеличивать возможности используемых систем, основанных на наборах данных с ключевой демографической информацией.

21 апреля, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

13.08.2026
Форум ВБА-2026: ключевые темы, новые технологии и практический опыт банковской автоматизации
13.08.2026
О совместимости решений SPB HSM PS plus и «СмартВиста»
13.08.2026
Кабмин и перечень особо значимых проектов в цифровой экономике
13.08.2026
ИИ выявил в Zoom серьёзную уязвимость менее, чем за 20 шагов
13.08.2026
ФСТЭК объяснила, как определять уровень зрелости
13.08.2026
Google оспорила отказ Роспатента по вопросу Gemini
13.08.2026
Утверждены требования к использованию SIM‑боксов в РФ
12.08.2026
«Сбер» поощряет создателей полезных ИИ-решений
12.08.2026
DeepSeek присваивает пользователям кодовые имена?
12.08.2026
Приложение «Яндекс Пэй» пропало из App Store

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных