Какие предубеждения возникают, когда системы ИИ, обученные на глобальных данных, влияют на местные культурные нормы?
Использование искусственного интеллекта (ИИ) стало широко распространенным в различных отраслях, от здравоохранения до финансов, что приводит к повышению эффективности и производительности.
Растет обеспокоенность тем, как эти системы могут увековечить предубеждения, которые происходят из данных, используемых для обучения. Одна из областей, где этот вопрос особенно очевиден, находится в сфере культурных норм. Когда системы искусственного интеллекта обучаются на основе глобальных данных, они могут не распознавать региональные различия и продвигать ценности, которые не соответствуют местным обычаям и практике. Это может привести к непреднамеренным последствиям, которые могут вызвать дискомфорт или даже навредить людям, придерживающимся разных убеждений и ожиданий. В этой статье мы рассмотрим некоторые примеры таких предубеждений и обсудим стратегии смягчения их последствий.
Одним из примеров такого рода предубеждений является языковой перевод. Многие компании полагаются на алгоритмы машинного обучения для перевода документов между языками, что может быть эффективным способом взаимодействия между лингвистическими барьерами.
Если эти системы обучены исключительно на англоязычном тексте, они могут изо всех сил пытаться точно интерпретировать нюансы в синтаксисе или идиоматических выражениях других языков.
Фраза типа «давайте пообедаем» может быть истолковано как «нам нужна еда», что приводит к недопониманию или оскорблениям. Точно так же гендерные термины, такие как «мистер» или «миссис», могут различаться в зависимости от культуры, поэтому программное обеспечение для перевода, разработанное для обработки этих вариаций, должно учитывать местный контекст.
Другой сценарий - принятие решений о найме. Некоторые компании используют ИИ для проверки кандидатов на работу на основе их резюме, которые часто создаются с использованием шаблонов и ключевых слов, а не персонализированной информации.
Если эти системы обучены на данных из стран, где женщины недопредставлены в определенных областях, они могут непропорционально отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам, что ведет к дискриминации соискателей-женщин.
ИИ может увековечить существующие предубеждения в отношении расы и этнической принадлежности, анализируя прошлые модели найма и рекомендуя аналогичных кандидатов в будущем.
Для решения этих проблем, предприятия должны предпринимать упреждающие шаги для обеспечения того, чтобы их системы ИИ были справедливыми и инклюзивными. Это означает сбор и использование разнообразных наборов данных, которые отражают региональные различия, и активный поиск информации от местных сообществ. Компании также должны установить четкую политику прозрачности и подотчетности в отношении того, как ИИ принимает решения, и предоставить возможности для обратной связи и возмещения ущерба, когда это необходимо.
Отдельные лица должны сохранять бдительность в отношении признания и оспаривания неосознанных предубеждений в себе и других, чтобы продвигать более справедливое общество в целом.
Какие предубеждения возникают, когда системы ИИ, обученные глобальным данным, влияют на местные культурные нормы?
В мире, где системы ИИ становятся все более распространенными, важно понимать, как они могут повлиять на убеждения и поведение общества. Одна из значительных проблем, возникающих в результате этого явления, заключается в том, что эти системы могут увековечивать предубеждения, которые могут не соответствовать культуре.