Description du projet
Ajouter de l’équité et atténuer les préjugés dans l’IA
L’intelligence artificielle (IA) est très prometteuse pour résoudre les problèmes commerciaux et sociaux, mais elle risque aussi de discriminer par inadvertance les groupes minoritaires et marginalisés. Le projet MAMMOth, financé par l’UE, s’attaque à ce biais en se concentrant sur l’atténuation de la multi-discrimination au niveau des données tabulaires, en réseau et multimodales. En collaboration avec des experts en informatique et en intelligence artificielle, le projet créera des outils visant à assurer une intelligence artificielle respectueuse de l’équité, qui garantiront une approche responsable vis-à-vis des attributs protégés comme le genre, la race et l’âge. Le projet collaborera également avec des communautés de groupes vulnérables et/ou sous-représentés dans la recherche sur l’IA, pour veiller à ce que les besoins et les douleurs des utilisateurs figurent réellement au cœur des préoccupations. L’objectif final consiste à développer des projets pilotes destinés aux applications financières et de prêt, à la vérification d’identité et à l’évaluation académique.
Objectif
Artificial Intelligence (AI) is increasingly employed by businesses, governments, and other organizations to make decisions with far-reaching impacts on individuals and society. This offers big opportunities for automation in different sectors and daily life, but at the same time it brings risks for discrimination of minority and marginal population groups on the basis of the so-called protected attributes, like gender, race, and age. Despite the large body of research to date, the proposed methods work in limited settings, under very constrained assumptions, and do not reflect the complexity and requirements of real world applications.
To this end, the MAMMOth project focuses on multi-discrimination mitigation for tabular, network and multimodal data. Through its computer science and AI experts, MAMMOth aims at addressing the associated scientific challenges by developing an innovative fairness-aware AI-data driven foundation that provides the necessary tools and techniques for the discovery and mitigation of (multi-)discrimination and ensures the accountability of AI-systems with respect to multiple protected attributes and for traditional tabular data and more complex network and visual data.
The project will actively engage with numerous communities of vulnerable and/or underrepresented groups in AI research right from the start, adopting a co-creation approach, to make sure that actual user needs and pains are at the centre of the research agenda and act as guidance to the project’s activities. A social science-driven approach supported by social science and ethics experts will guide project research, and a science communication approach will increase the outreach of the outcomes.
The project aims to demonstrate through pilots the developed solutions into three relevant sectors of interest: a) finance/loan applications, b) identity verification systems, and c) academic evaluation.
Champ scientifique
Not validated
Not validated
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
57001 Thermi Thessaloniki
Grèce