Jakie uprzedzenia pojawiają się, gdy systemy AI przeszkolone w zakresie globalnych danych wpływają na lokalne normy kulturowe?
Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) stało się powszechne w branżach od opieki zdrowotnej po finanse, co skutkuje zwiększeniem wydajności i wydajności.
Wzrasta zaniepokojenie tym, jak systemy te mogą utrwalać stronniczość, która pochodzi z danych wykorzystywanych do uczenia się. Dziedzina, w której ta kwestia jest szczególnie widoczna, leży w sferze norm kulturowych. Kiedy systemy sztucznej inteligencji są szkolone na temat globalnych danych, mogą one nie dostrzegać różnic regionalnych i promować wartości niezgodne z lokalnymi zwyczajami i praktykami. Może to prowadzić do niezamierzonych konsekwencji, które mogą spowodować dyskomfort lub nawet zaszkodzić ludziom, którzy mają różne przekonania i oczekiwania. W tym artykule analizujemy przykłady takich stronniczości i omawiamy strategie łagodzące.
Jednym z przykładów tego typu uprzedzeń jest tłumaczenie językowe. Wiele firm opiera się na algorytmach uczenia maszynowego w celu tłumaczenia dokumentów między językami, co może być skutecznym sposobem interakcji między barierami językowymi.
Jeśli systemy te są szkolone wyłącznie w angielskojęzycznym tekście, mogą walczyć o dokładną interpretację niuansów w składni lub idiomatycznych wyrażeń innych języków.
Wyrażenie „zjedzmy lunch" można interpretować jako „potrzebujemy jedzenia", co prowadzi do nieporozumień lub obelg. Podobnie, terminy płci, takie jak „Pan" lub „Pani" mogą się różnić w zależności od kultury, więc oprogramowanie tłumaczeniowe zaprojektowane do obsługi tych odmian musi uwzględniać kontekst lokalny.
Innym scenariuszem jest zatrudnianie decyzji. Niektóre firmy używają AI do ekranowania kandydatów do pracy na podstawie swoich CV, które są często tworzone za pomocą szablonów i słów kluczowych, a nie spersonalizowanych informacji.
Jeżeli systemy te są szkolone na temat danych z krajów, w których kobiety są niedostatecznie reprezentowane w niektórych obszarach, mogą one nieproporcjonalnie sprzyjać kandydatom płci męskiej, co prowadzi do dyskryminacji kobiet ubiegających się o wizę.
AI może utrwalać istniejące uprzedzenia dotyczące rasy i przynależności etnicznej, analizując dotychczasowe wzorce zatrudnienia i polecając podobnych kandydatów w przyszłości.
Aby sprostać tym wyzwaniom, przedsiębiorstwa muszą podjąć aktywne działania, aby zapewnić sprawiedliwość i integrację swoich systemów sztucznej inteligencji. Oznacza to gromadzenie i wykorzystywanie różnorodnych zbiorów danych, które odzwierciedlają różnice regionalne i aktywnie poszukują informacji od społeczności lokalnych. Przedsiębiorstwa powinny również ustanowić jasną politykę przejrzystości i rozliczalności w odniesieniu do sposobu podejmowania decyzji przez AI oraz w razie potrzeby zapewnić możliwość uzyskania informacji zwrotnych i dochodzenia roszczeń.
Jednostki muszą zachować czujność w uznawaniu i wyzwaniu nieświadomych uprzedzeń w sobie i innych, aby promować sprawiedliwsze społeczeństwo jako całość.
Jakie uprzedzenia pojawiają się, gdy systemy AI przeszkolone w zakresie globalnych danych wpływają na lokalne normy kulturowe?
W świecie, w którym systemy AI stają się coraz powszechniejsze, ważne jest, aby zrozumieć, jak mogą one wpływać na przekonania i zachowania społeczeństwa. Jednym z istotnych problemów, które wynikają z tego zjawiska, jest to, że systemy te mogą utrwalać stronniczości, które mogą być niewłaściwe kulturowo.