Τα εργαλεία της τεχνητής νοημοσύνης επιδεικνύουν ενσωματωμένες φυλετικές προκαταλήψεις, μια ανησυχητική τάση με σοβαρές κοινωνικές επιπτώσεις. Συγκεκριμένα, αυτά τα εργαλεία συχνά εντοπίζουν λανθασμένα άτομα με σκουρόχρωμο δέρμα και επιδεικνύουν προκατάληψη στην επεξεργασία γλώσσας κατά ένα εναντίον φράσεων που δεν συνδέονται παραδοσιακά με λευκούς ομιλητές.
Στις Ηνωμένες Πολιτείες, η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου που χρησιμοποιείται από την αστυνομία έχει σχεδιαστεί για να αναγνωρίζει άτομα από μεγάλα σύνολα δεδομένων φωτογραφιών. Ωστόσο, αποτυγχάνει σημαντικά όταν πρόκειται για άτομα με σκουρόχρωμο δέρμα – ειδικά γυναίκες – με το ποσοστό σφαλμάτων να ανεβαίνει έως και 35%.
Η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζει να ανησυχεί τους ειδικούς με τα επίμονα σφάλματα στη φυλετική αναγνώριση και τις προκαταλήψεις στη γλώσσα. Πρόσφατες έρευνες που δημοσίευσε ο Βαλεντίν Χόφμαν από το Ινστιτούτο Allen για την Τεχνητή Νοημοσύνη υπογραμμίζουν ότι τα αγγλικά των Αφροαμερικανών (AAVE) που επεξεργάζονται μέσω μοντέλων όπως το GPT-4 της OpenAI και το T5 της Google μπορούν να οδηγήσουν σε μια ανησυχητική “κρυφή ρατσιστική” τάση όπου οι υποθετικές ποινικές κρίσεις είναι πιο αυστηρές για τους ομιλητές της AAVE, με την πρόταση ακόμη και της θανατικής ποινής σε προσομοιωμένες δίκες δολοφονίας.
Η έλλειψη ποικιλομορφίας στη βιομηχανία της τεχνολογίας υποκινεί τη φυλετική προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης. Το πρωταρχικό ζήτημα πηγάζει από την ομοιογένεια στην κοινότητα ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης, που κυριαρχείται παραδοσιακά από λευκούς άνδρες. Παρά τις μικρές αυξήσεις στην ποικιλομορφία των αποφοίτων στην επιστήμη των υπολογιστών και τις προσπάθειες που καταβάλλουν μεγάλες τεχνολογικές εταιρείες, υπάρχουν εμφανείς ανισότητες.
Οι τεχνολογικοί γίγαντες αναγνωρίζουν αυτές τις προκλήσεις. Η OpenAI χαρακτηρίζει αυτές τις προκαταλήψεις ως “σφάλματα, όχι χαρακτηριστικά” και εκφράζει την πρόθεσή της να βελτιωθεί η δημογραφική εκπροσώπηση στην αξιολόγηση των μοντέλων της τεχνητής νοημοσύνης, στοχεύοντας στο να μειώσει πολιτισμικά παρανοήσεις και ανισότητες επίδοσης στην τεχνολογία της.
Κύριες Ερωτήσεις και Απαντήσεις:
Ποιες είναι οι επιπτώσεις της φυλετικής προκατάληψης στην τεχνητή νοημοσύνη;
Η φυλετική προκατάληψη στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσει σε άδικη μεταχείριση και διακρίσεις, ειδικά σε κρίσιμες εφαρμογές όπως η αστυνομία, η πρόσληψη, η αξιολόγηση πιστωτικής ικανότητας και το δικαστικό σύστημα. Η προκατάληψη μπορεί να υπονομεύσει την εμπιστοσύνη στις τεχνολογίες της τεχνητής νοημοσύνης και να διατηρήσει τις συστημικές ανισότητες.
Γιατί η τεχνητή νοημοσύνη επιδεικνύει φυλετική προκατάληψη;
Η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει από δεδομένα και αν τα δεδομένα είναι προκατειλημμένα, η τεχνητή νοημοσύνη πιθανόν θα κληρονομήσει αυτές τις προκαταλήψεις. Η έλλειψη ποικιλομορφίας στον τομέα της τεχνολογίας σημαίνει ότι τα σύνολα δεδομένων και οι απόψεις που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται να μην εκπροσωπούν επαρκώς όλες τις φυλετικές ομάδες. Προκατειλημμένες σημειώσεις και η ανεπαρκής αντιπροσώπευση των μειονοτήτων στα δεδομένα εκπαίδευσης συμβάλλουν σε αυτό το ζήτημα.
Τι γίνεται για την αντιμετώπιση της φυλετικής προκατάληψης στην τεχνητή νοημοσύνη;
Οι προσπάθειες για την αντιμετώπιση της φυλετικής προκατάληψης στην τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνουν την ποικίλωση των συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης, την ανάπτυξη μέτρων αλγοριθμικής δικαιοσύνης και την προώθηση της πολυμορφίας στις ομάδες ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης. Οργανισμοί όπως το Ινστιτούτο Τεχνητής Νοημοσύνης Τώρα και η Λέσχη Δικαιοσύνης Αλγοριθμικού Νόμου διεξάγουν ενεργά έρευνα και υποστηρίζουν πιο δίκαιες πρακτικές στην τεχνητή νοημοσύνη.
Προκλήσεις και Προβληματισμοί:
Οι προκλήσεις βρίσκονται στον προσδιορισμό όλων των πηγών προκατάληψης, στη δημιουργία συνολικών συνόλων δεδομένων και στην ανάπτυξη ανθεκτικών αλγορίθμων που μπορούν να εξαλείψουν αποτελεσματικά αυτές τις προκαταλήψεις. Ο προβληματισμός προκύπτει από την πιθανή κατάχρηση της τεχνητής νοημοσύνης και την ευθύνη των αναπτυσσόμενων και των εταιρειών όταν οι προκαταλήψεις προκαλούν ζημίες.
Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα:
Πλεονεκτήματα:
– Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει και να βελτιώσει τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.
– Όταν σχεδιαστεί σωστά, η τεχνητή νοημοσύνη έχει το δυναμικό να είναι άνευ προκατάληψης και ισότιμη, παρέχοντας αντικειμενική ανάλυση βασισμένη σε δεδομένα.
Μειονεκτήματα:
– Η φυλετική προκατάληψη στην τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει τις διακρίσεις.
– Η μη
The source of the article is from the blog exofeed.nl