In einer Ära, in der künstliche Intelligenz (KI) zunehmend kritische Entscheidungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Recht trifft, ist die Dringlichkeit gestiegen, potenzielle Voreingenommenheiten innerhalb von KI-Systemen anzugehen. Diese intelligenten Entitäten lernen aus einer Vielzahl von Daten, die aus dem Internet stammen und oft sowohl die positiven als auch die problematischen Aspekte der menschlichen Gesellschaft verkörpern.
Joshua Weaver, der das Texas Opportunity & Justice Incubator leitet, hob die Gefahr hervor, die darin besteht, sich stark auf KI zu verlassen, die bestehende kulturelle Voreingenommenheiten internalisieren und fortschreiben könnte, was zu einer zyklischen Verstärkung solcher Vorurteile führt.
Das Ziel, eine Technologie zu schaffen, die die Vielfalt der Menschheit authentisch widerspiegelt, geht über politische Überlegungen hinaus. Diskriminierungsvorfälle wie eine von der Bundeshandelskommission identifizierte US-Apothekenkette aufgrund ihrer fehlerhaften Gesichtserkennungstechnologie verdeutlichen das Risiko voreingenommener KI in der Praxis.
Generative KI, ähnlich wie ChatGPT, birgt sowohl Chancen als auch Risiken für Fehler bei der Nachahmung menschlicher Denkweise, wie von Technologiegiganten anerkannt. Googles CEO Sundar Pichai wies auf Fälle hin, in denen Versuche, Vielfalt darzustellen, fehlschlagen, beispielsweise durch die unangemessene Einbeziehung verschiedener Charaktere in historische Kontexte, in denen dies ungenau war. Er nannte den Vorfall einen Fehler, den sie korrigiert haben.
Forscher wie Sasha Luccioni von Hugging Face und Jayden Ziegler von Alembic Technologies betonen, dass es fehlerhaft ist, rein technologische Lösungen für Voreingenommenheiten zu suchen, und verweisen auf die Grenzen der Fähigkeit von KI, ihre Voreingenommenheit zu erkennen und zu korrigieren.
Trotz der Herausforderungen erforschen Experten und Unternehmen verschiedene Methoden zur Reduzierung von Voreingenommenheiten, von algorithmischem Ausspucken, das darauf abzielt, problematische Inhalte gezielt zu entfernen, bis hin zur Anreicherung von Generierung, die Informationen aus verlässlichen Quellen bezieht. Unternehmen wie Pinecone führen bei der Entwicklung solcher Techniken die Vorreiterrolle.
Der Einsatz gegen KI-Voreingenommenheit spiegelt das Streben nach einer gerechteren Zukunft wider, aber Weaver weist darauf hin, dass Voreingenommenheiten Teil der menschlichen Verfassung sind und zwangsläufig auch in KI-Systeme eindringen. Somit bleibt die Verantwortung dafür, dass die Ergebnisse der KI den ethischen Standards entsprechen, größtenteils in menschlichen Händen.
Wichtige Herausforderungen der Vielfalt in der KI:
Die Sicherstellung von Vielfalt in der KI ist mit Herausforderungen verbunden. Eine wichtige Herausforderung ist die sogenannte „Datenverzerrung“, bei der die Daten, die zur Schulung von KI-Systemen verwendet werden, historische Voreingenommenheiten, Stereotypen oder Ungerechtigkeiten widerspiegeln. Eine weitere Herausforderung ist die „algorithmische Voreingenommenheit“, bei der die KI-Algorithmen selbst möglicherweise unbeabsichtigt Voreingenommenheiten durch ihr Design oder ihre Funktionsweise verstärken oder verschlimmern.
Kontroversen im Zusammenhang mit KI und Vielfalt:
Verschiedene Kontroversen sind im Zusammenhang mit KI und Vielfalt entstanden, insbesondere bei diskriminierenden Ergebnissen. Beispielsweise kann KI, die bei Einstellungsprozessen verwendet wird, Minderheitengruppen benachteiligen, wenn sie nicht ordnungsgemäß auf Fairness überprüft wird. Darüber hinaus gibt es Kontroversen darüber, inwieweit KI-Systemen erlaubt sein sollte, autonome Entscheidungen zu treffen, die das menschliche Leben erheblich beeinflussen, angesichts des potenziellen Schadens durch voreingenommene Entscheidungen.
Vorteile der Auseinandersetzung mit Vielfalt in der KI:
Inklusivität in der KI kann zu gerechteren Ergebnissen und einer gerechteren Vertretung in verschiedenen Branchen führen. Sie ermöglicht auch die Entwicklung reicherer, nuancierterer KI, die effektiv ein breiteres Spektrum der Bevölkerung bedienen kann. Ein weiterer Vorteil ist Innovation und Kreativität, da unterschiedliche Perspektiven zu innovativeren Lösungsansätzen führen können.
Nachteile der Vernachlässigung von Vielfalt in der KI:
Der Mangel an Integration von Vielfalt kann in KI-Systemen resultieren, die unfair, nicht inklusiv und potenziell schädlich sind. Dies kann ernste Folgen haben, wie die Verstärkung sozioökonomischer Ungleichheiten und den Verlust des öffentlichen Vertrauens in die Technologie.
Schlussfolgerung:
Die Bewältigung der Herausforderungen der Vielfalt in der KI ist entscheidend, um sicherzustellen, dass technologische Fortschritte allen Bevölkerungsgruppen zugutekommen. Es beinhaltet einen kontinuierlichen Prozess der Verfeinerung von Dateneingaben, algorithmischen Prozessen und der Überwachung von Ergebnissen auf Voreingenommenheiten. Obwohl das menschliche Element bei der Förderung ethischer Standards in der KI unverzichtbar ist, ist es auch wichtig, verschiedene und inklusive Praktiken im gesamten KI-Entwicklungszyklus zu institutionalisieren, um Voreingenommenheiten proaktiv zu minimieren.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info