Kunstig intelligens navigerer i et hav av stereotypar og fordommar
I eit tidsskifte kor kunstig intelligens (AI) vert stadig meir vanleg, møter brukarar ei rekke problem, inkludert AI-generert innhald som speglar bekymringsverdige fordommar. AI si funksjon med å lage bilete og svare på spørsmål har vist seg å gjenspegla samfunnet sine stereotypar, og dette reiser betydelege bekymringar om rasebaserte og sexistiske undertonar i resultatet.
Ein merkverdig kunstnarisk glipp med Mona Lisa
Eit tilsynelatande uskuldig krav til ein bilettjeneste om å tolke den klassiske Mona Lisa på nytt, kan resultera i ei rekkje resultat som framhevar bekymringsverdige fordommar. Nye førespurnader fører oftast til endå meir stereotypiske resultat.
Google si chatbot og spørsmålet om passande bilete
Nyleg vart Google involvert i ein kontrovers då chatboten Gemini vart skulda for å skapa svært upassande og misvisande bilete. Dette inkluderte skildringar av afroamerikanarar i parodiuniformar frå Nazi-tida, noko som førte til at Google midlertidig stengde funksjonen for å gjera nødvendige justeringar.
Tilnærming til Meta AI sin utfordring
Anklagane mot AI fokuserer ofte på potensielle rasistiske tendensar. Det er likevel viktig å forstå at teknologien manglar evna til å forstå den nyanserte og komplekse historia og kulturen som ligg til grunn for slike problem. Som svar tyr selskap ofte til å bruke filter for å stengja ute vonde oppgåver, men dette hindrar AI i å læra av feil.
Problem med dataopplæring
Data som vert brukt til å trene algoritmar spelar ein avgjerande rolle for å avgjera AI si åtferd, med dei fleste data som er henta frå ein web full av unøyaktigheiter og fordommar. Eksperter i selskapet kan gjennomgå og justere datasetta, men dette fører igjen til menneskeleg påverknad — alle fordommane til programmerarar og datahandterarar kan smitte over på AI.
Å heva nivået på AI-utdanninga
I motsetning til menneske, som har vanskar med å endra dypare fordommar, gir AI moglegheit til rask omlegging. Moglegheita for å absorbere ny informasjon raskt er tydeleg i utviklinga av AI-genererte bilete, som har gått frå feilfylte til nær fotorealistiske i ein relativt kort tidsperiode.
AI si spegling av samfunnet
Til syvande og sist er det opp til menneske å styra AI si læring, kanskje meir upartisk enn vi er komfortable med å innrømma. Ein studie av forskarar ved Stanford University antyda at samanlikna med menneske si forventing, kan AI-modellar kanskje strengt halda seg til samfunnets stereotypar innanfor områda slike som flyvertskap og sjukepleie, som er dominerte av eitt kjønn. Denne observasjonen reiser spørsmålet om AI berre speglar dei fordommene som finst i vårt samfunn.
Forståing av fordommar i AI-system
Fordommar i kunstig intelligens er eit brennande problem som ofte kjem frå datasetta som vert brukt til å trene AI. Desse datasetta kan innehalda historiske data som er metta av sosiale stereotypar og fordommar. Når AI lærer mønster frå desse datasetta, blir fordommene uhellsmessig inkorporert i maskinlæringsmodellane. Dermed kan resultatet frå AI forsterke eksisterande samfunnsmessige stereotypar, sjølv om det er tilfeldig.
Ei av dei viktigaste spørsmåla i denne samanhengen er: Korleis kan vi redusera fordommar i AI-system for å sikra rettferd og likestilling? Svaret krev ei nyansert tilnærming, inkludert å diversifisera treningsdata, bruke algoritmar som kan oppdaga og retta opp fordommar, og setja bransjestandardar for etisk AI-utvikling.
Nøkkelutfordringar og kontroversar:
– Mangfald i data: Å forsikra at dataen som vert brukt til å utdanna AI er representativ for ulike befolkningsgrupper er utfordrande. Omfanget av datainnsamling og påfølgjande rensingsprosessar avgjer graden av upartiskheit i AI si læring.
– Algoritmisk gjennomsikte: AI-algoritmar vert oftast sett på som «svarte boksar» der interne arbeidsmåtar er vanskeleg sjølv for ekspertar å forstå. Å krevja større gjennomsiktigheit kan hjelpa til med å identifisera kvar og korleis fordommar kan oppstå.
– Reguleringssystem: Det manglar strenge reglar som leier etiske AI-praksisar. Å utvikla internasjonale standardar og etiske rettleiingar er avgjerande for å fremja upartisk AI-utvikling.
Fordelar og ulemper:
Fordelar:
– Potensial for endring: AI har evna til å tilpassa og endra seg raskt, mykje raskare enn menneskeleg åtferd kan endrast. Innsatsar for å omutdanna AI-modellar med mindre fordomsfulle data kan ha djupgripande konsekvensar.
– Skalerbarheit: AI kan prosessera og analysere store datasett meir effektivt enn menneske, og tilbyr uovertruffen skalerbarheit i å handtera fordommar på tvers av ulike applikasjonar.
Ulemper:
– Vedvarande ulikskap: Om ikkje nøye handtert, kan AI forsterka og spre eksisterande samfunnsmessige fordommar, og vidareføra ulikskapar på ein mykje større skala.
– Kompleksiteten i konteksten: AI-system kan ha vanskar med å forstå komplekse sosiale samanhengar, noko som fører til feilaktig beslutningstaking som kan ha alvorlege konsekvensar.
For meir lesing om upartisk AI-utvikling og etikk, kan du vurdera å vitja anerkjente domene som fokuserer på teknologi, AI og etikk. Nokre lenker inkluderer:
– ACLU for diskusjonar om borgarfridommar i samanheng med AI.
– Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) for eit profesjonelt perspektiv på AI-fremsteg og utfordringar.
– OECD for retningslinjer om styring av AI.
Ver merksam på at desse lenkene er generelle forslag, og det er viktig å verifisera dei spesifikke URL-ane før du får tilgang til dei for å sikra at dei er aktive og relevante for emnet.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar