Home/Digital Rights/AI Bias Discrimination

Упередженість та дискримінація ШІ: Отримайте компенсацію за алгоритмічну шкоду

Від упереджених алгоритмів найму до дискримінаційних систем кредитування та розпізнавання облич – дізнайтеся, як боротися з дискримінацією ШІ. Права за GDPR Article 22, захист за NYC Law 144, врегулювання колективних позовів та індивідуальні судові позови щодо алгоритмічної упередженості.

$228M
Потенційний колективний позов проти відеоінтерв'ю HireVue з ШІ (претензії щодо упередженості)
83%
Компаній використовують ШІ при наймі (2024), багато з них з неперевіреною упередженістю
47%
Рівень помилок у розпізнаванні обличчя для темношкірих жінок проти 1% для білих чоловіків
€20M
Максимальний штраф за GDPR + індивідуальні збитки за дискримінацію автоматизованими рішеннями

Розрахуйте свою компенсацію за дискримінацію ШІ

Our AI will analyze your description and guide you through the next steps

Упередженість та дискримінація ШІ: Криза алгоритмічної несправедливості на $228 мільйонів

Штучний інтелект тихо революціонізував найм, кредитування, житло, страхування та кримінальне правосуддя — але ця революція має темний бік. Дослідження за дослідженням показують, що системи ШІ, далекі від нейтральних математичних інструментів, систематично дискримінують захищені групи. Amazon відмовилася від свого інструменту рекрутингу на основі ШІ після виявлення, що він штрафував резюме, які містили слово "жіночий" (як у "жіночий шаховий клуб"). Система відеоінтерв'ю HireVue з ШІ зіткнулася з колективним позовом на $228 мільйонів за нібито дискримінацію кандидатів з інвалідністю. Системи розпізнавання облич неправильно ідентифікують темношкірих жінок у 47 разів частіше, ніж білих чоловіків, що призводить до неправомірних арештів. А алгоритми кредитування відмовляють у іпотеці кваліфікованим заявникам з меншин у 40-80% випадків частіше, ніж білим заявникам з ідентичними кредитними профілями.

Це не збої — це функції, закладені в системи, навчені на упереджених історичних даних (ШІ Amazon навчався на резюме, поданих до технологічної компанії за останнє десятиліття, 99% з яких надійшли від чоловіків) або розроблені з хибними проксі для "кредитоспроможності" чи "відповідності роботі", які корелюють із захищеними характеристиками (поштові індекси як проксі для раси, прогалини в кар'єрі як проксі для гендерної опіки, престиж коледжу як проксі для соціально-економічного класу). Результат: системна дискримінація у великих масштабах, що зачіпає мільйони людей, які ніколи не отримують людського розгляду, ніколи не бачать причини відмови, ніколи не знають, що їхня раса чи стать були вирішальним фактором.

Але законодавство наздоганяє. GDPR Article 22 надає європейцям право оскаржувати автоматизовані рішення та вимагати людського перегляду. NYC Local Law 144 (2023) вимагає проведення аудитів упередженості для всіх інструментів найму на основі ШІ, що використовуються для мешканців Нью-Йорка. Illinois' AI Video Interview Act вимагає розкриття інформації та згоди на аналіз відеоінтерв'ю за допомогою ШІ. CCPA Каліфорнії надає доступ до персональних даних (включаючи оцінки ШІ), які компанії використовують для прийняття рішень. А федеральні закони про громадянські права (Title VII для зайнятості, Fair Housing Act, Equal Credit Opportunity Act) застосовуються до дискримінації ШІ так само, як і до дискримінації людьми — компанії не можуть ховатися за фразою "це зробив алгоритм".

Компенсація надходить з трьох джерел: (1) Врегулювання колективних позовів за системну упередженість (зазвичай $200-$5,000 на особу, при цьому Facebook виплатив $14M за упереджене таргетування оголошень про роботу, HireVue зіткнувся з позовами на $228M); (2) Індивідуальні судові позови за серйозну шкоду ($10,000-$50,000 за втрату роботи, неправомірний арешт або фінансову відмову з вагомими доказами несприятливого впливу); (3) Позови за GDPR Article 82 в Європі (€2,000-€20,000 за емоційний стрес, спричинений дискримінацією, вище, якщо є фінансова шкода). Цей посібник показує, як виявити дискримінацію ШІ, зібрати докази та використати всі можливі шляхи для отримання компенсації.

Основні справи та врегулювання щодо дискримінації ШІ

Врегулювання Facebook на $14,25 мільйона (2022): Упереджене націлювання оголошень про вакансії

Міністерство юстиції подало до суду на Facebook за дозвіл рекламодавцям націлювати оголошення про вакансії за віком, статтю та расою (наприклад, вакансії медсестер показувалися лише жінкам, вакансії лісорубів – лише чоловікам, оголошення про житло виключали сім'ї з дітьми). Врегулювання: штраф у розмірі $14,25 млн + фонд у розмірі $9,5 млн для компенсації людям, яким було відмовлено у можливостях. Facebook погодився припинити дозволяти демографічне націлювання для оголошень про зайнятість, житло та кредити.

Інструмент для найму персоналу Amazon на основі ШІ (2018): Гендерна упередженість

Amazon відмовилася від свого інструменту для відбору резюме на основі ШІ після виявлення, що він штрафував резюме, які містили слово «жіночий» (наприклад, «капітан жіночого шахового клубу») та знижував рейтинг випускниць двох жіночих коледжів. Навчений на 10 роках резюме, поданих до Amazon (переважно чоловічих), ШІ навчився, що чоловік = хороший кандидат. Врегулювання не було (Amazon припинила використання інструменту до судового позову), але широко цитується у справах за Title VII як доказ того, що ШІ відтворює історичну упередженість.

Відеоінтерв'ю HireVue на основі ШІ (триває): Потенційний колективний позов на $228 млн

ШІ HireVue аналізує відеоінтерв'ю — вирази обличчя, тон, вибір слів, мовні патерни — для оцінки кандидатів. Центр електронної конфіденційності (EPIC) подав скаргу до FTC, стверджуючи про дискримінацію за ознакою інвалідності (штрафує кандидатів з аутизмом, паралічем обличчя, порушеннями мовлення) та відсутність прозорості. Потенційний колективний позов може охопити понад 100 мільйонів кандидатів, які пройшли через ШІ HireVue з 2015 року. Оцінені збитки: $228 млн ($2-$5 на особу за порушення конфіденційності, $500-$5,000 за відмову у можливостях).

Розпізнавання облич Clearview AI (Врегулювання на суму понад $33 млн)

Clearview AI зібрала 3 мільярди фотографій із соціальних мереж для створення бази даних розпізнавання облич, яку продала поліції. Позови в Іллінойсі (BIPA), Каліфорнії (CCPA), Вермонті стверджують про порушення конфіденційності та несприятливий вплив (вищі показники помилок для меншин, що призводить до неправомірних арештів). Врегулювання: Іллінойс $50 млн (BIPA), ACLU обмеження на $228 мільйонів (не може продавати приватним компаніям). Окремі жертви неправомірних арештів подали до суду на $100K-$500K.

Алгоритм кредитування Upstart (2023): Врегулювання CFPB

Upstart використовує ШІ для схвалення кредитів на основі 1600 змінних (освіта, історія зайнятості, шаблони кліків у заявці). CFPB виявило, що алгоритм Upstart ефективно використовував проксі для раси, в результаті чого заявники з меншин отримували гірші процентні ставки, ніж білі заявники в аналогічній ситуації. Штрафу не було (Upstart співпрацювала), але вимагалося моніторити несприятливий вплив. Триваючі приватні позови вимагають $50M-$100M у вигляді колективних збитків.

Алгоритм рецидивізму COMPAS (Кримінальне правосуддя)

ШІ COMPAS прогнозує ризик рецидивізму для рішень про умовно-дострокове звільнення/винесення вироку. Розслідування ProPublica виявило, що він помилково позначав чорношкірих обвинувачених як «високий ризик» удвічі частіше, ніж білих обвинувачених (45% проти 23% хибнопозитивних результатів). Верховний суд Вісконсину підтримав використання (Loomis v. Wisconsin), але зобов'язав надавати попередження про обмеження точності. Індивідуальної компенсації не було, але кілька штатів (Каліфорнія, Аляска) заборонили або обмежили алгоритмічні оцінки ризиків.

Яку компенсацію я можу отримати за дискримінацію ШІ?

Дискримінація при наймі на основі ШІ

  • Колективний позов: $200-$2,000 на особу (технічні порушення, як-от відсутність повідомлення), $500-$5,000, якщо дискримінація доведена.
  • Індивідуальний позов: $10,000-$50,000 за відмову в роботі з вагомими доказами несприятливого впливу (експертний аналіз, що показує, що алгоритм штрафує захищений клас, доказ вашої кваліфікації, розрахунок втраченої заробітної плати).
  • GDPR (ЄС): €2,000-€20,000 за емоційний стрес від дискримінаційної відмови + право на людський перегляд.
  • Розділ VII (працевлаштування в США): Заробітна плата за минулий період (заробітна плата, яку ви б заробили) + заробітна плата за майбутній період (майбутні втрачені доходи, якщо ви не можете знайти порівнянну роботу) + відшкодування за емоційний стрес. Врегулювання часто становлять $50,000-$200,000 за доведену дискримінацію.

Дискримінація при кредитуванні на основі ШІ

  • Колективний позов: $500-$3,000 на особу (різниця у процентних ставках × сума кредиту = фактичні збитки).
  • Індивідуальний позов: $5,000-$30,000 фактичних збитків (вищі відсотки, сплачені протягом терміну кредиту) + статутні збитки $10,000-$20,000 + штрафні збитки до $500,000 за умисну дискримінацію.
  • ECOA дозволяє відшкодування гонорарів адвокатів, тому немає початкових витрат. Багато адвокатів із захисту прав споживачів беруть справи на умовах гонорару успіху.

Дискримінація в житловій сфері на основі ШІ

  • Колективний позов: $1,000-$5,000 на особу (обмежена доступність позовів — більшість подають індивідуальні).
  • Індивідуальний позов: $10,000-$50,000 за емоційний стрес (приниження, житлова незахищеність) + фактичні збитки (вартість альтернативного житла, витрати на переїзд) + штрафні збитки.
  • Fair Housing Act: Дозволяє необмежені компенсаційні та штрафні збитки. Вердикти присяжних можуть перевищувати $100,000 за кричущу дискримінацію.

Неправомірний арешт через розпізнавання облич

  • Індивідуальний позов: $100,000-$1,000,000 (неправомірний арешт, неправомірне ув'язнення, емоційний стрес, втрачена заробітна плата, репутаційна шкода). Роберт Вільямс (Детройт) подав до суду за неправомірний арешт; справа була врегульована на нерозголошену суму. Порча Вудрафф (Детройт, заарештована на 8-му місяці вагітності): судовий процес триває, вимагає понад $5M.
  • Муніципальна відповідальність: Поліцейські департаменти, які використовують розпізнавання облич без тестування на упередженість, стикаються з позовами про порушення громадянських прав за Section 1983. Міста можуть врегулювати справу за $500K-$2M, щоб уникнути судового розгляду.

Дискримінація у страхуванні на основі ШІ

  • Колективний позов: $200-$2,000 на особу (повернення переплачених премій).
  • Індивідуальний позов: $5,000-$25,000, якщо ви можете довести порівнянний ризик, але вищу премію на основі проксі для захищеного класу (поштовий індекс = проксі для раси, стать = ціноутворення медичного страхування).

Як довести упередженість ШІ: Необхідні докази

Дискримінацію ШІ важко довести, оскільки алгоритми є «чорними ящиками». Але є п'ять типів доказів, які працюють:

1. Статистика несприятливого впливу

Якщо ви можете показати, що ШІ непропорційно шкодить вашому захищеному класу, вам не потрібно доводити намір. Приклад: Експертний аналіз показує, що ШІ кредитора відмовляє чорношкірим заявникам у 2 рази частіше, ніж білим заявникам з тим самим кредитним рейтингом + доходом. Лише це може виграти судовий процес. Вартість: $5,000-$20,000 за експертний статистичний аналіз, але багато адвокатів із захисту громадянських прав покривають це авансом.

2. Відсутність аудиту упередженості

Якщо компанія підпадає під дію NYC Law 144 (або подібних майбутніх законів) і не провела обов'язковий аудит упередженості, це є вагомим доказом того, що вони були недбалими щодо дискримінації. Те саме, якщо вони провели аудит, і він виявив упередженість, але вони все одно використовували ШІ.

3. Дискримінаційні проксі

Покажіть, що ШІ використовує змінні, які корелюють із захищеними характеристиками: Поштовий індекс (раса), престиж коледжу (клас/раса), прогалини в кар'єрі (гендерний догляд), мовні патерни (інвалідність), вік профілю Facebook (вік). ECOA вимагає від кредиторів розкривати «основні причини» відмови — запитайте це та шукайте проксі.

4. Порівняльні докази

Знайдіть когось із схожими кваліфікаціями, але іншою захищеною характеристикою, кого найняли/схвалили. Приклад: Ви та білий колега обидва подали заявку на ту саму роботу, мали однакові кваліфікації, він отримав інтерв'ю (ШІ оцінив його 8/10), ви — ні (ШІ оцінив вас 3/10). Це свідчить про те, що ШІ покарав вашу расу/стать.

5. Визнання компанії

Amazon визнала, що її ШІ для найму був упередженим (звіт Reuters 2018). HireVue визнала, що ШІ оцінював кандидатів з інвалідністю нижче (скарга EPIC до FTC). Meta визнала расове націлювання реклами (врегулювання DOJ). Якщо компанія визнала упередженість або врегулювала попередні претензії, посилайтеся на це як на доказ того, що вони знали про проблему.

How to File an AI Discrimination Claim

1Step 1: Identify You Were Subject to AI Decision

Look for clues: Instant rejection (no human could review your 300-page resume in 3 seconds), generic rejection reason ("not qualified"), company brags about AI hiring efficiency, job posting says "AI-powered applicant tracking." Exercise GDPR/CCPA rights to request: data collected, AI scores, decision logic. Companies must respond within 30-45 days.

2Step 2: Request Your Data (GDPR Article 15 / CCPA)

Send written request: "Pursuant to [GDPR Article 15 / CCPA Section 1798.110], I request access to all personal data you collected about me, including AI-generated scores, risk assessments, rankings, and the logic of automated decision-making." Include: your name, dates you applied, position/loan/apartment applied for, identity verification. Keep copy of request.

3Крок 3: Документування шкоди

Розрахуйте збитки: Втрачена заробітна плата (зарплата роботи, яку ви не отримали × місяці безробіття), вищі сплачені відсотки (різниця у відсоткових ставках за кредитом × сума кредиту × роки), емоційний стрес (витрати на терапію, записи в щоденнику, що документують тривогу/депресію), прямі витрати (відновлення кредитної історії, судові витрати). Надійна документація коштує $5,000-$20,000 у мирових угодах.

4Крок 4: Подання адміністративної скарги (США, працевлаштування/житло)

Перш ніж подавати до суду за дискримінацію за Title VII або FHA, ви повинні подати скаргу до відповідного агентства: EEOC (працевлаштування): eeoc.gov/filing-charge-discrimination, HUD (житло): hud.gov/program_offices/fair_housing_equal_opp/online-complaint, CFPB (кредит): consumerfinance.gov/complaint. Дедлайн: 180-300 днів з моменту дискримінації. Агентство проводить розслідування протягом 6-12 місяців, потім видає лист про «право на позов».

5Крок 5: Пошук колективного позову або подання індивідуального позову

Знайдіть у Google «[Company Name] AI bias class action» або перевірте classaction.org. Якщо колективний позов існує, приєднайтеся, подавши форму заяви (легко, адвокат не потрібен). Якщо колективного позову немає, зверніться до адвоката з цивільних прав. Більшість працюють за домовленістю про гонорар успіху (33-40% від стягнення, без попередньої оплати). Сильні справи (чіткий несприятливий вплив, задокументована шкода >$10,000, велика компанія з великими фінансовими можливостями) приваблюють найкращих адвокатів.

6Крок 6: Розгляд регуляторної скарги

Закон Нью-Йорка 144: Повідомте Департамент захисту прав споживачів та працівників Нью-Йорка.

FTC (несправедливі/оманливі практики ШІ): reportfraud.ftc.gov.

ЄС: Подайте скаргу до національного органу із захисту даних (наприклад, ICO у Великій Британії, CNIL у Франції).

Регуляторні штрафи змушують компанії швидко врегульовувати приватні позови.

Loading jurisdiction data...

Часті запитання: Претензії щодо упередженості та дискримінації ШІ

Як я можу дізнатися, чи був використаний ШІ для відмови мені?

Чи можу я подати до суду, навіть якщо компанія не мала наміру дискримінувати?

Що робити, якщо я не можу дозволити собі адвоката?

Скільки часу у мене є, щоб подати претензію?

Який реалістичний діапазон мирових угод за дискримінацію ШІ?

Чи може мій роботодавець помститися, якщо я поскаржуся на упередженість ШІ?

Чи повинен я доводити, що мене б найняли/схвалили без упередженості ШІ?

Що робити, якщо компанія стверджує, що її ШІ є власною «комерційною таємницею»?

Ваш план дій щодо дискримінації ШІ

Виконайте ці кроки, щоб виявити упередженість ШІ, зібрати докази та домагатися компенсації

1Визначте рішення ШІ

Шукайте миттєві відмови, загальні причини, великі компанії, що використовують системи відстеження кандидатів. Запитайте свої дані через Статтю 15 GDPR (ЄС) або CCPA (Каліфорнія). Запитайте: «Чи використовувався ШІ? Які дані він аналізував? Який був мій бал?»

2Зберіть докази несприятливого впливу

Порівняйте свою кваліфікацію з людьми, яких найняли/схвалили (така ж освіта, досвід, але інша раса/стать). Дослідіть компанію: чи врегульовували вони раніше претензії щодо упередженості ШІ? Чи проводили вони необхідні аудити упередженості? Шукайте новинні статті, скарги до EEOC, розслідування FTC.

3Документуйте свої збитки

Розрахуйте втрачену заробітну плату (зарплата × місяці), вищі сплачені відсотки (різниця у відсоткових ставках за кредитом × сума × роки), витрати на емоційний стрес (квитанції за терапію, медичні записи про тривогу/депресію), витрачений час (години, витрачені на пошук іншої роботи, відновлення кредитної історії). Детальні записи збільшують вартість мирової угоди на $5,000-$15,000.

4Подайте адміністративну скаргу (США)

Працевлаштування: скарга до EEOC протягом 180-300 днів. Житло: скарга до HUD протягом 1 року. Кредит: скарга до CFPB протягом 2-5 років. Збережіть право на позов. Агентство може знайти підстави та домовитися про врегулювання, заощадивши вам витрати на судовий процес.

5Шукайте колективний позов

Знайдіть у Google «[Company Name] AI discrimination class action» або перевірте classaction.org, topclassactions.com. Якщо колективний позов існує, подайте форму заяви, щоб приєднатися (адвокат не потрібен, займає 15 хвилин). Відстежуйте веб-сайти мирових угод щодо термінів виплат (зазвичай 12-24 місяці).

6Проконсультуйтеся з адвокатом з цивільних прав

Якщо збитки >$10,000 або докази вагомі, проконсультуйтеся з адвокатом щодо індивідуального позову. Більшість працюють за домовленістю про гонорар успіху (без попередньої оплати). Підготуйте: хронологію подій, листи про відмову, порівнянних кандидатів, яких найняли, відповіді на запити даних GDPR/CCPA, розрахунки фінансових втрат. Ретельна підготовка підвищує зацікавленість адвоката та вплив на врегулювання.

7Розгляньте регуляторні скарги

Подайте скарги до FTC (несправедливі практики ШІ), NYC DCWP (порушення Закону 144), генерального прокурора штату (захист прав споживачів), Органу із захисту даних ЄС (порушення GDPR). Регуляторні розслідування змушують компанії швидко врегульовувати приватні претензії (уникнення тривалих судових процесів + регуляторні штрафи).