iفین تک (ای فین تک - آی فین تک)

هوش مصنوعی (AI) با ورود به عرصه فین‌تک، انقلابی در شیوه‌های اعتبارسنجی، اعطای وام و ارزیابی ریسک مالی به وجود آورده است. اما در کنار این پیشرفت‌ها، نگرانی‌هایی نیز درباره تبعیض الگوریتمی و نابرابری دسترسی به خدمات مالی مطرح شده است. تحلیل iفین‌تک نشان می‌دهد که استفاده غیرمسئولانه از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند ناعادلانه عمل کرده و بی‌عدالتی‌های اجتماعی موجود را در سطح دیجیتال بازتولید کند.

اعتبارسنجی دیجیتال چگونه کار می‌کند؟

پلتفرم‌های فین‌تک با استفاده از داده‌های غیرسنتی مانند سوابق پرداخت موبایل، رفتارهای خرید آنلاین، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و داده‌های مکانی، به مدل‌های پیچیده‌ای از اعتبارسنجی دست یافته‌اند. این مدل‌ها که با الگوریتم‌های یادگیری ماشین ساخته می‌شوند، به سرعت و دقت بالا اعتبار کاربران را ارزیابی می‌کنند. با این حال، داده‌های آموزشی مغرضانه یا مدل‌های بدون نظارت انسانی می‌توانند به تصمیم‌گیری ناعادلانه منجر شوند.

مثال‌هایی از تبعیض الگوریتمی

در سال‌های اخیر، مواردی از تبعیض در سیستم‌های هوش مصنوعی فین‌تک گزارش شده است:

کم‌امتیاز دادن به اقلیت‌های نژادی یا قومیتی صرفاً به‌دلیل داده‌های پراکنده و ناقص.

نادیده گرفتن سوابق معتبر زنان یا افراد غیرشاغل به علت نداشتن سابقه بانکی سنتی.

رد درخواست وام در مناطق خاص جغرافیایی که به‌طور تاریخی کمتر توسعه یافته‌اند.

تحلیل آی‌فین‌تک نشان می‌دهد که الگوریتم‌ها اغلب بر داده‌های تاریخی مبتنی‌اند و در نتیجه، نابرابری‌های قبلی را به شکل جدید بازتولید می‌کنند.

چرا الگوریتم‌ها تبعیض‌آمیز می‌شوند؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با داده‌هایی آموزش می‌بینند که ممکن است خود دارای تعصب و تبعیض باشند. به‌عنوان مثال، اگر در گذشته بانک‌ها به اقلیت‌ها وام نمی‌دادند، الگوریتم یاد می‌گیرد که این گروه‌ها ریسک‌پذیرند و تصمیم مشابهی می‌گیرد. این اثر بازتابی باعث می‌شود تبعیض به‌جای حذف، تقویت شود.

از طرفی، پیچیدگی ساختار الگوریتم‌ها و نبود شفافیت کافی در منطق تصمیم‌گیری آن‌ها، تشخیص و اصلاح این تبعیض‌ها را دشوار می‌کند.

چالش مقررات‌گذاری

قوانین فعلی در بسیاری از کشورها هنوز با سرعت توسعه فناوری هماهنگ نیستند. در ایالات متحده، اروپا و حتی در مقررات پیشنهادی MiCA، هنوز چارچوب دقیقی برای کنترل تبعیض الگوریتمی در حوزه فین‌تک تدوین نشده است. این خلأ قانونی باعث شده بسیاری از استارت‌آپ‌ها بدون بررسی اخلاقی و حقوقی لازم از AI استفاده کنند.

به گزارش iفین‌تک، حرکت به‌سوی شفافیت الگوریتمی (Algorithmic Transparency) و پاسخ‌گویی اخلاقی (Ethical Accountability) باید در دستور کار نهادهای نظارتی قرار گیرد.

راهکارهایی برای جلوگیری از تبعیض

برای مقابله با خطرات تبعیض الگوریتمی، می‌توان راهکارهای زیر را پیشنهاد داد:

1. استفاده از داده‌های متنوع و غیربایاس در آموزش مدل‌ها.

2. بررسی‌های منظم از خروجی الگوریتم‌ها با ابزارهای تحلیل انحراف.

3. حضور تیم‌های بین‌رشته‌ای شامل متخصصان اخلاق، جامعه‌شناسی، حقوق و فناوری در طراحی سیستم‌ها.

4. الزام شفاف‌سازی دلایل تصمیمات AI در پلتفرم‌های مالی.

5. ایجاد ساختارهای جبران خسارت برای افرادی که ناعادلانه رد صلاحیت شده‌اند.

این اقدامات می‌تواند به ساخت اکوسیستم مالی عادلانه‌تر و هوشمندتر کمک کند.

هوش مصنوعی می‌تواند تحول بزرگی در صنعت فین‌تک ایجاد کند، اما استفاده غیردقیق از آن، خطر تبعیض و نابرابری را افزایش می‌دهد. برای تحقق وعده‌های AI در زمینه عدالت مالی، شرکت‌های فین‌تک باید مسئولیت‌پذیرانه عمل کرده و علاوه بر نوآوری، به اصول اخلاقی و شفافیت پایبند باشند.

تحلیل آی‌فین‌تک تأکید دارد که آینده فین‌تک نه‌تنها به عملکرد فنی، بلکه به مسئولیت اجتماعی و پاسخ‌گویی الگوریتم‌ها نیز بستگی دارد.