Lidia PerskaKontrowersje związane z uprzedzeniami AI na ważnym szczycie
Podczas ostatniego szczytu Fortune Most Powerful Women, Kathi Vidal, szefowa amerykańskiego Urzędu Patentowego i Znaków Towarowych, z pasją skrytykowała technologię AI Tesli za brak inkluzyjności. Vidal, uznawana inżynier z bogatym doświadczeniem w rozwoju sztucznej inteligencji, podzieliła się swoimi osobistymi obserwacjami dotyczącymi AI w swoim własnym pojeździe Tesli.
Systematyczne uprzedzenia?
Według Vidal, jej AI w Tesli błędnie identyfikuje każdego przechodnia jako wysokiego białego mężczyznę, co uważa za niepokojący problem, który wskazuje na szerszy kłopot w systemach AI. Chociaż nie została bezpośrednio zacytowana, wyraziła swoje niezadowolenie, podkreślając wadę w zdolności AI do poprawnego rozpoznawania różnorodnych osób.
Potencjalne konsekwencje finansowe dla Tesli
Vidal wyraziła mocne stanowisko w tej sprawie, wskazując na gotowość do wycofania znacznych inwestycji finansowych z Tesli, jeśli uprzedzenia nie zostaną naprawione. Sytuacja ta podkreśla naglącą rozmowę na temat roli AI w utrwalaniu stereotypów oraz wskazuje na potencjalne realne skutki takich uprzedzeń, szczególnie w wiodących technologiach, takich jak autonomiczne pojazdy Tesli.
Opowiadanie się za sprawiedliwymi politykami
Na szczycie Vidal omówiła również swoją wizję sprawiedliwej polityki AI. Podkreśliła znaczenie różnorodnych głosów w kształtowaniu polityki, opierając się na nieuzasadnionym wpływie dużych korporacji. Vidal popiera stanowisko, że rozwój AI powinien służyć wszystkim sprawiedliwie i odpowiedzialnie.
Apel o zbiorowe działania
Zachęcała do zaangażowania społeczeństwa w tworzenie polityki dotyczącej AI, podkreślając rolę, jaką mały biznes i jednostki mają w wpływaniu na decyzje. Apel Vidal podkreślił, że każdy ma interes w przyszłym kierunku rozwoju AI, zachęcając ludzi do aktywnego uczestnictwa w kształtowaniu ram politycznych.
Strategie poprawy inkluzyjności AI i redukcji uprzedzeń
W świetle ostatnich dyskusji na szczycie Fortune Most Powerful Women, gdzie Kathi Vidal podkreśliła znaczące problemy z uprzedzeniami w technologii AI Tesli, jasne jest, że rozwiązanie problemu uprzedzeń związanych z AI jest kluczowe dla przyszłości technologii. Poniżej znajdują się wskazówki, życiowe hacki i interesujące fakty, które mogą pomóc osobom i organizacjom zaangażowanym w rozwój inkluzywnych i mniej stronniczych systemów AI.
Rozumienie uprzedzeń AI
Jednym z pierwszych kroków w kierunku redukcji uprzedzeń AI jest zrozumienie, czym one są. Systemy AI uczą się na podstawie dużych zestawów danych, a jeśli te zestawy danych zawierają stronnicze informacje, AI może utrwalać te uprzedzenia. Ciekawy fakt to, że uprzedzenia mogą wynikać z niezrównoważonych zestawów danych — jeśli zestaw danych składa się głównie z obrazów wysokich białych mężczyzn, AI przeszkolony na nim może mieć trudności z rozpoznawaniem osób wyglądających inaczej.
Wskazówki dotyczące redukcji uprzedzeń AI
1. Różnorodne zbiory danych: Upewnij się, że zbiory danych używane do szkolenia systemów AI są reprezentatywne dla populacji. Oznacza to uwzględnienie szerokiego zakresu wieków, płci, narodowości i typów ciała w danych.
2. Regularne audyty: Przeprowadzaj regularne audyty systemów AI, aby zidentyfikować i rozwiązać uprzedzenia. Obejmuje to testowanie AI w różnych scenariuszach, aby upewnić się, że działa równie dobrze dla wszystkich grup demograficznych.
3. Zespoły projektowe włączające: Twórz różnorodne zespoły do opracowywania technologii AI. Różne perspektywy mogą pomóc w wczesnym identyfikowaniu potencjalnych uprzedzeń w procesie rozwoju.
4. Pętle sprzężenia zwrotnego: Wdrożyć solidne pętle sprzężenia zwrotnego, w których użytkownicy mogą zgłaszać błędy lub uprzedzenia, co umożliwia ciągłe doskonalenie systemów AI.
Życiowe hacki dla jednostek
– Zaangażuj się w AI: Korzystając z technologii AI, daj informacje zwrotne tam, gdzie to możliwe, szczególnie jeśli zauważysz uprzedzenia. Wiele firm polega na raportach użytkowników, aby ulepszyć swoje systemy.
– Bądź na bieżąco: Śledź dyskusje i aktualizacje od ekspertów i organizacji zajmujących się etyką i sprawiedliwością AI. Warto znać stan uprzedzeń AI oraz działania na rzecz ich ograniczenia.
Interesujące fakty o inkluzyjności AI
– Wysiłki open-source: Niektóre organizacje stworzyły zestawy danych i narzędzia open-source, które pomagają w wykrywaniu i korygowaniu uprzedzeń w systemach AI. Te zasoby są bezcenne dla programistów dążących do stworzenia bardziej sprawiedliwych technologii AI.
– Trendy legislacyjne: Rządy na całym świecie zaczynają dostrzegać uprzedzenia AI i tworzą regulacje mające na celu promowanie sprawiedliwości i odpowiedzialności w wdrażaniu AI.
Dołącz do ruchu
Biorąc pod uwagę wpływ technologii AI na codzienne życie, kluczowe jest, aby jednostki brały udział w rozmowach na temat polityki i etyki AI. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, decydentem, czy konsumentem, twoje zdanie jest cenne. Każdy ma rolę do odegrania w kierowaniu AI w stronę bardziej inkluzyjnych i mniej stronniczych rezultatów.
Wykorzystując te strategie i podejmując proaktywne kroki, zarówno osoby, jak i organizacje mogą przyczynić się do tworzenia systemów AI, które lepiej służą wszystkim członkom społeczeństwa. Aby uzyskać więcej informacji na temat AI i pokrewnych tematów, możesz odwiedzić zasoby takie jak IBM lub MIT.
The source of the article is from the blog scimag.news
