AI 응용 프로그램의 급증은 최근 기술 현장을 대표하는 특징으로 나타났으며, 혁신적이고 때로는 문제가 있는 결과를 야기했습니다. 사용자들은 다양한 작업에 대해 AI에 점 increasingly rely하며, 인상적인 능력과 우려스러운 편견을 드러냅니다.
최근 몇 주 동안, 여러 유명 케이스에서 AI-생성 콘텐츠의 편향 문제가 강조되어 주목을 받았습니다. 이러한 논란이 되는 결과물은 종종 인종이나 성별에 대한 어조로 나타납니다. 예를 들어, 이미지 생성 서비스를 통해 모나 리사의 현대적 표현을 요청하면 편견으로 가득 찬 해석의 스펙트럼을 얻을 수 있습니다.
Google의 챗봇 Gemini가 생산한 비합격 이미지, 예를 들어, 아프리카계 미국인이 나치 유사한 복장을 한 모습을 출력했을 때 논란가 일으킨 특별한 사례가 있었습니다. Google은 특징을 일시적으로 중단하여 수정해야 했습니다.
많은 사람들이 AI에 편향성을 비난하지만, 기술 자체는 인식 능력이 없습니다. 인공지능은 아직 인류의 역사, 문화 및 일상 생활의 세세한 점을 충분히 이해하고 있지 않습니다. 무편향성을 증명하려는 시도는 특정 역사적 민감성을 간과합니다. 이는 문제가 있는 결과물을 차단하기 위해 회사들이 종종 필터를 도입한다는 사실로 악화되며, 틀린 학습 프로세스로 이어질 가능성이 있습니다.
글로벌 IT 기업이 직면한 위험을 고려하여 이러한 신중한 처리는 이해할 수 있습니다. 이러한 기업들은 자신들이 기술을 정교하게 다듬는 동안 특징을 중단하거나 필터를 적용하는 것을 선호합니다.
알고리즘을 훈련시키기 위해 사용된 데이터도 문제의 한 영역입니다. 주로 인터넷에서 제공되는 이 정보는 부정확하고 편향되어 있으며 표적 마케팅이 되어 있어서 정확하게 걸러내기가 어려울 수 있습니다. 이런 정화 과정은 AI가 학계 데이터만 이해하는 AI를 만들어버릴 수 있어서 대중과 자연스럽게 소통하는 능력을 방해할 수 있습니다.