W jaki sposób technologie sztucznej inteligencji mogą nieumyślnie odtwarzać stronniczości lub wzmacniać stereotypy dotyczące tożsamości płci?
Rozwój sztucznej inteligencji był jednym z najbardziej znaczących postępów w technologii w ostatnich latach. To zrewolucjonizowało sposób działania przedsiębiorstw, sposób komunikowania się ludzi, a nawet sposób interakcji ludzi z maszynami. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji stają się coraz powszechniejsze w różnych branżach, wzrasta obawa, że mogą one utrwalać uprzedzenia i stereotypy dotyczące tożsamości płci. Problem ten należy rozwiązać, ponieważ może on prowadzić do negatywnych konsekwencji, takich jak dyskryminacja jednostek ze względu na ich tożsamość płciową. Poniższe wyjaśnia, dlaczego tak się dzieje, dostarcza przykładów i omawia potencjalne rozwiązania.
W jeden sposób systemy AI mogą nieumyślnie replikować stronniczości lub wzmacniać stereotypy dotyczące tożsamości płci poprzez gromadzenie danych. Dane stanowią podstawę dla systemów AI; dlatego, jeśli nie reprezentuje dokładnie wszystkich płci, to system może zrobić nieprawidłowe założenia na ich temat.
Na przykład, AI chatbot zaprojektowany do odpowiedzi na żądania obsługi klienta może uczyć się od interakcji z klientem, ale prawdopodobnie odzwierciedla preferencje większości męskich użytkowników. Jeśli kobiety nie używają chatbot wystarczająco często, system AI może sugerować, że kobiety mają mniej pytań lub problemów niż mężczyźni, co może prowadzić do niesprawiedliwego leczenia.
Innym sposobem, w jaki systemy AI mogą rozprzestrzeniać stronniczości, jest wykorzystanie algorytmów wyszkolonych na danych historycznych, które pokazują wzorce zachowań płci.
Na przykład, jeśli algorytm rekrutacji jest wyszkolony na życiorysach ubiegających się o posadę, może faworyzować kandydatów płci męskiej nad kandydatami, ponieważ więcej mężczyzn ubiegało się historycznie o te stanowiska. Ponadto systemy SI mogą odzwierciedlać stereotypy kulturowe w procesie decyzyjnym, co prowadzi do stronniczości.
Na przykład wirtualny asystent zaprogramowany do rozpoznawania emocji może różnie interpretować smutek kobiet i mężczyzn, co powoduje nierówne reakcje.
Istnieje kilka kroków, które można podjąć, aby złagodzić te problemy. Po pierwsze, programiści muszą zapewnić, że systemy AI otrzymują różne zbiory danych. Oznacza to gromadzenie danych z różnych źródeł i zapewnienie, że reprezentują one wszystkie płci w równym stopniu. Po drugie, rozwijanie algorytmów, które mniej opierają się na danych historycznych, a więcej na aktualnych trendach, może pomóc zmniejszyć stronniczość kulturową.
Wreszcie przedsiębiorstwa powinny przeprowadzać regularne audyty w celu zidentyfikowania niezamierzonych uprzedzeń i podjęcia szybkich działań naprawczych.
Podsumowując, podczas gdy technologie sztucznej inteligencji przynoszą znaczne korzyści, stanowią one również ryzyko. Dzięki zrozumieniu, w jaki sposób systemy te mogą utrwalać uprzedzenia i stereotypy dotyczące tożsamości płciowej, możemy opracować rozwiązania, które ich powstrzymują.
W jaki sposób technologie sztucznej inteligencji mogą nieumyślnie replikować stronniczości lub wzmacniać stereotypy dotyczące tożsamości płci?
W celu stworzenia bardziej naturalistycznego pokolenia językowego dla chatbotów, naukowcy zgromadzili duże zbiory danych z ludzkiej rozmowy, aby trenować modele uczenia maszynowego. Te zbiory danych często zawierają seksistowskie i mizoginistyczne komentarze, które odzwierciedlają normy społeczne i oczekiwania dotyczące ról płci. W rezultacie algorytmy mogą uczyć się tych stronniczych wzorców z danych i utrwalać je we własnym wyjściu.