W erze, gdy sztuczna inteligencja (AI) coraz częściej podejmuje kluczowe decyzje w sektorach takich jak ochrona zdrowia, finanse i prawo, pilna potrzeba zidentyfikowania potencjalnych stronniczości w systemach AI gwałtownie wzrosła. Te inteligentne jednostki uczą się z ogromnej ilości danych pozyskanych z internetu, które często odzwierciedlają zarówno doskonałe, jak i problematyczne aspekty ludzkiego społeczeństwa.
Joshua Weaver, przewodniczący Texas Opportunity & Justice Incubator, podkreślił niebezpieczeństwo polegające na silnym poleganiu na AI, które może wewnętrznie zaadaptować i utrwalić istniejące uprzedzenia kulturowe, prowadząc do cyklicznego wzmacniania takich uprzedzeń.
Celem jest stworzenie technologii, która autentycznie odzwierciedla różnorodność ludzkości, wykraczając poza względy polityczne. Incydenty dyskryminacji, jak np. identyfikacja sieci aptek w USA przez Federalną Komisję Handlu za wadliwą technologię rozpoznawania twarzy, podkreślają ryzyko stronniczego AI w praktyce.
AI generatywne, podobne do ChatGPT, stwarza zarówno szansę, jak i ryzyko wystąpienia błędów w replikacji ludzkiego rozumowania, co zauważyli giganci technologiczni. Dyrektor generalny Google’a, Sundar Pichai, zauważył przypadki, gdzie próby przedstawienia różnorodności zawodzą, jak na przykład nieodpowiednie uwzględnienie postaci różnych w historycznych kontekstach, gdzie nie było to dokładne, uznając ten przypadek za błąd, który poprawili.
Badacze, takie jak Sasha Luccioni z Hugging Face i Jayden Ziegler z Alembic Technologies, podkreślają, że poszukiwanie wyłącznie technologicznych rozwiązań dla stronniczości jest błędne, wskazując na ograniczenia AI w rozpoznaniu i korekcji swojej stronniczości.
Mimo trudności, eksperci i firmy eksplorują różne metody łagodzenia stronniczości, począwszy od wydzielania algorytmicznego, co ma na celu chirurgiczne usuwanie problematycznych treści, aż po generowanie uzupełnione o odzyskiwanie, które czerpie informacje z wiarygodnych źródeł. Firmy takie jak Pinecone są pionierami w tych rozwijających się technikach.
Dążenie do zwalczania stronniczości AI odzwierciedla aspirację do bardziej sprawiedliwej przyszłości, ale Weaver zauważa, że ponieważ uprzedzenia są częścią warunku ludzkiego, wnikają one właściwie również do systemów AI. W związku z tym odpowiedzialność za zapewnienie, że wyniki AI są zgodne z normami etycznymi, w dużej mierze pozostaje w rękach ludzkich.
Kluczowe Wyzwania Różnorodności w AI:
Zapewnienie różnorodności w AI obarczone jest szeregiem wyzwań. Jednym z kluczowych wyzwań jest tzw. „stronniczość danych”, gdzie dane używane do treningu systemów AI odzwierciedlają historyczne uprzedzenia, stereotypy lub niesprawiedliwości obecne w społeczeństwie. Innym wyzwaniem jest „stronniczość algorytmiczna”, gdzie same algorytmy AI mogą niechcący utrwalać lub zaostrzać stronniczość poprzez swoje projektowanie lub działanie.
Kontrowersje Związane z AI i Różnorodnością:
Wokół AI i różnorodności narosło wiele kontrowersji, zwłaszcza gdy chodzi o dyskryminacyjne skutki. Na przykład AI używane w procesach rekrutacji może wpłynąć negatywnie na grupy mniejszości, jeśli nie zostanie właściwie poddane audytowi pod kątem sprawiedliwości. Dodatkowo, kontrowersje dotyczą tego, na ile AI systemy powinny być zdolne do podejmowania autonomicznych decyzji, które znacząco wpływają na życie ludzi, z uwagi na potencjalne szkody związane ze stronniczością.
Zalety Zajmowania Się Różnorodnością w AI:
Włączenie różnorodności do AI może prowadzić do bardziej sprawiedliwych rezultatów i bardziej równomiernej reprezentacji w różnych sektorach. Pozwala także na rozwój bogatszej, bardziej subtelnej AI, która może efektywnie obsłużyć szersze spektrum populacji. Inną zaletą jest innowacja i kreatywność, ponieważ różnorodne perspektywy mogą prowadzić do bardziej innowacyjnych podejść do rozwiązywania problemów.
Wady Zaniedbywania Różnorodności w AI:
Brak integracji różnorodności może prowadzić do AI systemów, które są niesprawiedliwe, nieinkluzywne, a potencjalnie szkodliwe. Może to mieć poważne konsekwencje, takie jak umacnianie nierówności społeczno-ekonomicznych i podważanie zaufania do technologii.
Podsumowanie:
Rozwiązywanie wyzwań związanych z różnorodnością w AI jest kluczowe dla zapewnienia, że postęp technologiczny korzysta wszystkie segmenty społeczeństwa. Wymaga to ciągłego procesu doskonalenia danych wejściowych, procesów algorytmicznych i monitorowania rezultatów pod kątem stronniczości. Wprowadzenie elementu ludzkiego do promowania standardów etycznych w AI jest niezbędne, ale równie ważne jest instytucjonalizowanie różnorodnych i inkluzywnych praktyk na przestrzeni cyklu życia rozwoju AI w celu aktywnego łagodzenia stronniczości.
Aby uzyskać więcej informacji i zasobów w dziedzinie AI, strony internetowe następujących organizacji mogą być przydatne (jeśli linki URL są aktualne):
– Instytut AI Now: https://ainowinstitute.org
– Partnerstwo dla AI: https://partnershiponai.org
– AI4ALL: https://ai-4-all.org
Każda z tych organizacji wnoszą wkład w badania, tworzenie polityki i dyskurs wokół sztucznej inteligencji, różnorodności i rozważań etycznych.
The source of the article is from the blog macnifico.pt