Age-related bias and artificial intelligence: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are widespread concerns about bias and discriminatory output related to artificial intelligence (AI), which may propagate social biases and disparities. Digital ageism refers to ageism reflected design, development, and implementation of AI systems and technologies and its resultant data. Currently, the prevalence of digital ageism and the sources of AI bias are unknown. A scoping review informed by the Arksey and O’Malley methodology was undertaken to explore age-related bias in AI systems, identify how AI systems encode, produce, or reinforce age-related bias, what is known about digital ageism, and the social, ethical and legal implications of age-related bias. A comprehensive search strategy that included five electronic bases and grey literature sources including legal sources was conducted. A framework of machine learning biases spanning from data to user by Mehrabi et al. is used to present the findings (Mehrabi et al. 2021). The academic search resulted in 7595 articles that were screened according to the inclusion criteria, of which 307 were included for full-text screening, and 49 were included in this review. The grey literature search resulted in 2639 documents screened, of which 235 were included for full text screening, and 25 were found to be relevant to the research questions pertaining to age and AI. As a result, a total of 74 documents were included in this review. The results show that the most common AI applications that intersected with age were age recognition and facial recognition systems. The most frequent machine learning algorithms used were convolutional neural networks and support vector machines. Bias was most frequently introduced in the early ‘data to algorithm’ phase in machine learning and the ‘algorithm to user’ phase specifically with representation bias ( n = 33) and evaluation bias ( n = 29), respectively (Mehrabi et al. 2021). The review concludes with a discussion of the ethical implications for the field of AI and recommendations for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».