En nylig undersøgelse har fremhævet fortsættelsen af kønsstereotyper inden for anvendelsen af kunstig intelligens i det medicinske område. Forskere fra Flinders University i Australien har scrutiniseret fremtrædende generative AI-modeller, herunder OpenAI’s ChatGPT og Google’s Gemini, ved at give dem næsten 50.000 forespørgsler om sundhedspersonale.
Studiet afslørede, at disse AI-modeller hovedsageligt fremstillede sygeplejersker som kvinder, uanset variabler som erfaring og personlighedstræk. Denne opdagelse tyder på en betydelig bias, da sygeplejersker blev identificeret som kvinder 98 % af tiden. Desuden var kvinders repræsentation i fortællinger om kirurger og læger bemærkelsesværdig, med et interval fra 50 % til 84 %. Disse tal kan afspejle forsøg fra AI-virksomheder på at afbøde tidligere fremhævede sociale bias i deres resultater.
Ifølge en specialist i anæstesi fra Vrije Universiteit Brussel, der har forsket i AI-bias, forstærker den generative AI stadig kønsstereotyper. I scenarier, hvor sundhedspersonale udviste positive træk, blev de oftere kategoriseret som kvinder. Omvendt resulterede beskrivelser, der antydede negative træk, ofte i identifikationen af disse fagfolk som mænd.
Resultaterne indikerer, at AI-værktøjer muligvis opretholder indgroede overbevisninger om kønsadfærd og egnethed inden for specifikke roller. Desuden påvirker bias i AI ikke kun kvinder og underrepræsenterede grupper i medicin, men kan også udgøre risici for patientpleje, da algoritmer kan opretholde fejlagtige diagnostiske stereotyper baseret på race og køn. At tage fat på disse biases er afgørende for ansvarlig integration af AI i sundhedssektoren.
Forstå og Tackling Kønsstereotyper i AI: Tips og Indsigter
I lyset af den nylige undersøgelse, der fremhævede vedholdende kønsstereotyper inden for kunstig intelligens, især i det medicinske felt, er det afgørende at udforske måder at genkende, adressere og mindske disse bias på. Her er nogle værdifulde tips, livshacks og interessante fakta, der kan hjælpe enkeltpersoner og organisationer med at forstå og bekæmpe kønsbias i AI.
1. Hold dig informeret om bias i AI:
Bevidsthed er det første skridt i kampen mod bias i AI. Forsk og følg udviklingen inden for AI-etik med fokus på, hvordan bias påvirker forskellige områder, især sundhedspleje. Jo mere du ved, desto bedre rustet er du til at træffe informerede beslutninger og advokere for forandring.
2. Diversificér dine datakilder:
For udviklere og organisationer, der skaber AI-systemer, kan brug af forskellige datasæt, der repræsenterer alle køn, racer og baggrunde, betydeligt reducere bias. Overvej at hente data fra forskellige demografier for at forbedre repræsentativiteten af dine AI-modeller.
3. Implementer regelmæssige revisioner:
Udfør regelmæssige revisioner af AI-systemer for at identificere potentielle bias i output. Gennemgå regelmæssigt resultaterne og beslutningstagningen af AI-applikationer og kalibrer algoritmer, hvor det er nødvendigt, for at fremme retfærdighed og lighed.
4. Forfadvare for gennemsigtighed:
Pres for gennemsigtighed i AI-operationer inden for din organisation. At forstå, hvordan AI-systemer træffer beslutninger, kan kaste lys over eventuelle bias, der måtte eksistere. At tilskynde til åbne diskussioner om AI-processer kan hjælpe med at udfordre indgroede stereotyper.
5. Involver tværfaglige teams:
Når du udvikler AI-applikationer, involver teams med forskellige baggrunde—herunder etikere, samfundsvidenskabsfolk og sundhedspersonale—for at give flere perspektiver. Denne forskellighed kan hjælpe med at identificere potentielle bias, som en homogen gruppe kunne overse.
6. Fremme inklusion i AI-uddannelse:
Opfordr uddannelsesinstitutioner til at inkludere emner om AI-etik og bias i deres læseplaner. En informeret generation vil være mere samvittighedsfuld over for implikationerne af AI og bedre rustet til at tackle stereotyper i teknologi.
7. Støt virksomheder, der er engageret i etisk AI:
Når du vælger AI-leverandører eller -applikationer, prioriter de virksomheder, der er engageret i etiske AI-praksis og aktivt arbejder hen imod at minimere bias. Se efter organisationer, der offentliggør deres bestræbelser på at tackle kønsforskelle i deres algoritmer.
Interessant Faktum: Vidste du, at en undersøgelse fandt ud af, at AI-modeller, der er trænet primært på historiske data, kan opretholde kønsuligheder? Algoritmer, der lærer af biased data, kan videreføre de samme stereotyper, hvilket betyder, at behovet for ansvarlig datakuratering er mere kritisk end nogensinde.
Konklusion:
Implikationerne af kønsstereotyper i AI, især inden for sundhedspleje, strækker sig ud over blot repræsentation; de kan påvirke patientpleje og professionelle dynamikker. Ved at implementere disse tips og fremme en løbende dialog om AI og bias kan enkeltpersoner og organisationer bidrage til mere retfærdige praksisser i AI-udvikling.
For flere indsigter om teknologi og etik, besøg MIT Technology Review.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl