Как технологии искусственного интеллекта могут непреднамеренно воспроизводить предубеждения или укреплять стереотипы о гендерной идентичности?
Развитие искусственного интеллекта стало одним из самых значительных достижений в технологии за последние годы. Она произвела революцию в том, как работают предприятия, как общаются люди и даже как люди взаимодействуют с машинами. Поскольку системы ИИ становятся все более распространенными в различных отраслях, растет обеспокоенность тем, что они могут увековечить предубеждения и стереотипы в отношении гендерной идентичности. Эту проблему необходимо решать, поскольку она может привести к негативным последствиям, таким как дискриминация отдельных лиц по признаку их гендерной идентичности. Ниже объясняется, почему это происходит, приводятся примеры и обсуждаются потенциальные решения.
Одним из способов, которым системы искусственного интеллекта могут непреднамеренно воспроизводить предубеждения или усиливать стереотипы о гендерной идентичности, является сбор данных. Данные являются основой для систем ИИ; поэтому, если он не точно представляет все гендеры, то система может сделать неверные предположения о них.
Например, чат-бот с искусственным интеллектом, предназначенный для ответа на запросы по обслуживанию клиентов, может извлечь уроки из взаимодействия с клиентами, но, вероятно, будет отражать предпочтения большинства пользователей мужского пола. Если женщины не используют чат-бот достаточно часто, система ИИ может предположить, что у женщин меньше вопросов или проблем, чем у мужчин, что может привести к несправедливому обращению.
Еще один способ, которым системы искусственного интеллекта могут распространять предубеждения, - это использование алгоритмов, обученных на исторических данных, которые показывают гендерные модели поведения.
Например, если алгоритм набора обучен на резюме соискателей прошлой работы, это может благоприятствовать кандидатам-мужчинам, а не женщинам, потому что исторически на эти должности претендовало больше мужчин. Кроме того, системы искусственного интеллекта могут отражать культурные стереотипы при принятии решений, что приводит к предвзятости.
Например, виртуальный помощник, запрограммированный на распознавание эмоций, может по-разному интерпретировать печаль для женщин и мужчин, что приводит к неравным реакциям.
Чтобы смягчить эти проблемы, можно предпринять несколько шагов. Во-первых, разработчики должны обеспечить получение системами ИИ разнообразных наборов данных. Это означает сбор данных из различных источников и обеспечение того, чтобы они представляли все гендеры в равной степени. Во-вторых, разработка алгоритмов, которые в меньшей степени зависят от исторических данных и в большей степени ориентированы на современные тенденции, может помочь уменьшить культурные предубеждения.
Наконец, компании должны проводить регулярные аудиты для выявления любых непреднамеренных предубеждений и оперативно принимать корректирующие меры.
В заключение, несмотря на то, что технологии искусственного интеллекта предлагают значительные преимущества, они также создают риски. Понимая, как эти системы могут увековечить предубеждения и стереотипы в отношении гендерной идентичности, мы можем разработать решения, которые не позволят им этого сделать.
Как технологии искусственного интеллекта могут непреднамеренно воспроизвести предубеждения или укрепить стереотипы о гендерной идентичности?
Стремясь создать более натуралистичную генерацию языка для чат-ботов, исследователи собрали большие наборы данных человеческой беседы для обучения моделей машинного обучения. Эти наборы данных часто содержат сексистские и женоненавистнические комментарии, которые отражают социальные нормы и ожидания относительно гендерных ролей. В результате алгоритмы могут изучать эти смещенные шаблоны из данных и увековечивать их в своих собственных выходных данных.