تحلیلی اخیر بر تعصبات احتمالی در مدل‌های زبانی هوش مصنوعی نور افکنید، به ویژه در نحوه برخورد آنها با موضوعات حساس سیاسی. این موضوع پس از گزارشی از مرکز تحقیقاتی رسانه (MRC) مطرح شد که تأثیر تأمین مالی از سوی جرج سورس بر دادستان‌های آمریکایی را بررسی کرده است. بر اساس این گزارش، دادستان‌های زیادی وجود دارند که به صورت مالی از سورس تأمین می‌شوند و نقشی در پیشبرد یک دستور کار سیاسی چپ‌گرا در سراسر ایالات متحده دارند.
محققان MRC به دنبال بینش‌هایی از مدل هوش مصنوعی توسعه‌یافته توسط OpenAI، ChatGPT بودند، اما متوجه شدند که پاسخ‌ها در مورد سؤالات خاص درباره مقامات تأمین مالی شده توسط سورس سودمند نیستند. به جای ارائه شماره‌ها یا منابع خاص، این هوش مصنوعی به طور مداوم کاربران را به سمت منابع چپ‌گرا هدایت می‌کرد. این شامل توصیه‌هایی برای مراجعه به رسانه‌های معتبر و وب‌سایت‌های بررسی حقایق بود که با سورس ارتباط دارند و نگرانی‌ها را در مورد تعصبات احتمالی تقویت می‌کند.
به عنوان مثال، زمانی که از ChatGPT پرسیده شد که اطلاعاتی درباره‌ی دادستان‌های تأمین مالی شده توسط سورس کجا پیدا شود، این هوش مصنوعی به طور عمده رسانه‌های چپ‌گرا مانند نیویورک تایمز و CNN را پیشنهاد داد و نظریات محافظه‌کارانه را به طور کامل نادیده گرفت. این الگو سؤالاتی را درباره بی‌طرفی پاسخ‌های هوش مصنوعی در بحث‌های سیاسی ایجاد کرده و نیاز به رویکردی متعادل در آموزش هوش مصنوعی برای جلوگیری از اتاق‌های پژواک را برجسته کرده است.
پیامدهای این یافته‌ها می‌تواند برای مصرف‌کنندگان رسانه‌ای که به دنبال درک جامع از موضوعات حساس سیاسی هستند، قابل توجه باشد. تحقیقات و بحث‌های بیشتری برای اطمینان از اینکه ابزارهای هوش مصنوعی به تمامی کاربران به طور منصفانه و بدون تعصب خدمات‌رسانی کنند، ضروری است.
نگرانی‌ها درباره‌ی تعصب هوش مصنوعی در گزارش‌های سیاسی: نگاهی عمیق‌تر
با ادامه ادغام هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف، نگرانی‌ها در مورد تعصبات آن، به ویژه در گزارش‌های سیاسی، به طور فزاینده‌ای مشهود شده است. در حالی که تحلیل‌های قبلی حاکی از تمایل مدل‌های هوش مصنوعی به سمت روایت‌های چپ‌گرا هستند، پیامدهای وسیع‌تر و مسائل چند وجهی در کار هستند.
نگرانی‌های کلیدی مرتبط با تعصب هوش مصنوعی در گزارش‌های سیاسی چیست؟
یک نگرانی عمده این است که پاسخ‌های تعصب‌آمیز هوش مصنوعی می‌توانند بر افکار عمومی تأثیر بگذارند، به ویژه در میان کاربرانی که به شدت به هوش مصنوعی برای اخبار و اطلاعات وابسته هستند. این تعصب می‌تواند نه تنها از داده‌های آموزشی بلکه همچنین از الگوریتم‌هایی ناشی شود که برخی منابع را نسبت به دیگران اولویت می‌دهند. به عنوان مثال، اگر هوش مصنوعی عمدتاً بر اساس رسانه‌هایی که یک جهت‌گیری سیاسی خاص را ارائه می‌دهند، آموزش دیده باشد، ممکن است به طور غیرمستقیم آن دیدگاه‌ها را تقویت کرده و exposure به دیدگاه‌های متنوع را محدود کند.
چالش‌ها و جنجال‌ها چیستند؟
چالش‌های کلیدی شامل عدم شفافیت الگوریتم‌های هوش مصنوعی و داده‌هایی است که بر روی آنها آموزش دیده‌اند. بدون شفافیت، ارزیابی چگونگی معرفی یا تداوم تعصب دشوار می‌شود. علاوه بر این، جنجالی در مورد مسئولیت توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی برای کاهش این تعصبات وجود دارد. آیا شرکت‌های فناوری باید به خاطر خروجی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی خود پاسخگو باشند؟ همچنین نگرانی‌هایی درباره واکنش‌های احتمالی از هر دو سمت میدان سیاسی وجود دارد — در حالی که برخی ممکن است خواستار نمایندگی بیشتر متعادل باشند، دیگران ممکن است استدلال کنند که هرگونه اقدام اصلاحی می‌تواند به آزادی بیان لطمه بزند یا منجر به سانسور شود.
مزایای عملی حل تعصب هوش مصنوعی چیستند؟
با تلاش برای بی‌طرفی در گزارش‌های سیاسی مبتنی بر هوش مصنوعی، پلتفرم‌ها می‌توانند اعتبار خود را افزایش دهند، شهروندان را آگاه‌تر کنند و گفت‌و‌گوی عمومی سالم‌تری را تسهیل نمایند. سیستم‌های متعادل‌تری که بر مبنای هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، همچنین ممکن است کاربران را تشویق کنند تا با انواع اطلاعات بیشتری در تعامل باشند و در نتیجه تفکر انتقادی را افزایش داده و polarisation را کاهش دهند.
از طرف دیگر، معایب تلاش برای حذف تعصب چیستند؟
یکی از معایب احتمالی این است که تلاش برای متعادل کردن دیدگاه‌ها ممکن است به آنچه که «معادله کاذب» نامیده می‌شود، منجر شود، جایی که دیدگاه‌های بی‌اساس یا افراطی به میزانی برابر با گزارش‌های واقعی ارزیابی می‌شوند. این ممکن است در نهایت کاربران را درباره اعتبار برخی ادعاها دچار سردرگمی کند. علاوه بر این، تلاش‌های جامع برای تعدیل تعصب ممکن است به منابع و نگهداری مداوم قابل توجهی نیاز داشته باشد که ممکن است موانعی برای سازمان‌های کوچکتر که به دنبال اجرای شیوه‌های اخلاقی در هوش مصنوعی هستند، ایجاد کند.
سؤالات حیاتی برای آینده چیستند؟
برخی از سؤالات اساسی عبارتند از:
– چگونه می‌توان اطمینان حاصل کرد که ذینفعان در آموزش هوش مصنوعی و تأمین داده‌ها شفافیت داشته باشند؟
– نقش نهادهای نظارتی در نظارت بر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در گزارش‌های سیاسی چه باید باشد؟
– چگونه می‌توان به طور مؤثر کاربران را برای شناسایی و تعامل انتقادی با خروجی‌های هوش مصنوعی آموزش داد؟
با ادامه بحث در مورد تقاطع فناوری و سیاست، مقابله با این نگرانی‌ها بسیار مهم خواهد بود. ضروری است که توسعه‌دهندگان، سیاستگذاران و مصرف‌کنندگان به یکسان در ارزیابی یکپارچگی و بی‌طرفی سیستم‌های هوش مصنوعی با احتیاط عمل کنند.
برای اطلاعات بیشتر در این زمینه، به بررسی MIT Technology Review یا CNN’s Amanpour برای بینش‌هایی درباره پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی در روزنامه‌نگاری بپردازید.
The source of the article is from the blog rugbynews.at