Западна пристрастност в AI: Защо липсват глобалните перспективи

An AI асистент дава неуместен или объркващ отговор на прост въпрос, разкривайки важен проблем, докато се бори да разбере културни нюанси или езикови модели извън своето обучение. Този сценарий е типичен за милиарди хора, които зависят от AI за основни услуги като здравеопазване, образование или подкрепа за работа. За мнозина тези инструменти са недостатъчни, често представяйки погрешно или напълно изключвайки техните нужди.

AI системите се ръководят предимно от западните езици, култури и перспективи, създавайки тясно и непълно представяне на света. Тези системи, изградени върху необективни масиви от данни и алгоритми, не успяват да отразят многообразието на глобалното население. Въздействието надхвърля техническите ограничения, като засилва обществените неравенства и задълбочава разделението. Справянето с този дисбаланс е от съществено значение за осъзнаването и използването на потенциала на ИИ да служи на цялото човечество, а не само на малцина привилегировани.

Разбиране на корените на AI Bias

Пристрастието на AI не е просто грешка или пропуск. Произтича от това как са проектирани и разработени AI системите. В исторически план изследванията и иновациите в областта на изкуствения интелект са били концентрирани главно в западните страни. Тази концентрация доведе до доминирането на английския като основен език за академични публикации, масиви от данни и технологични рамки. Следователно основният дизайн на AI системите често не успява да включи многообразието от глобални култури и езици, оставяйки огромни региони недостатъчно представени.

Пристрастията в AI обикновено могат да бъдат категоризирани в алгоритмични пристрастия и пристрастия, управлявани от данни. Алгоритмично отклонение възниква, когато логиката и правилата в рамките на AI модел благоприятстват конкретни резултати или популации. Например, алгоритми за наемане, обучени на исторически данни за заетостта, могат по невнимание да благоприятстват специфични демографски данни, засилвайки системната дискриминация.

Пристрастията, управлявани от данни, от друга страна, произтичат от използването на набори от данни, които отразяват съществуващите обществени неравенства. разпознаване на лица технологията, например, често се представя по-добре при хора с по-светла кожа, тъй като наборите от данни за обучение са съставени предимно от изображения от западни региони.

Доклад от 2023 г Институт AI Now подчерта концентрацията на развитие и мощ на ИИ в западните нации, особено в Съединените щати и Европа, където големите технологични компании доминират в областта. По същия начин, на Доклад за ИИ индекса за 2023 г. от Станфордския университет подчертава значителния принос на тези региони към глобалното изследване и развитие на ИИ, което отразява ясното господство на Запада в масивите от данни и иновациите.

Този структурен дисбаланс налага спешната необходимост системите за ИИ да възприемат по-приобщаващи подходи, които представят разнообразните гледни точки и реалности на глобалното население.

Глобалното въздействие на културните и географски различия в ИИ

Доминирането на набори от данни, ориентирани към Запада, създаде значителни културни и географски пристрастия в системите за изкуствен интелект, което ограничи тяхната ефективност за различни популации. Виртуални асистенти, например, може лесно да разпознае идиоматични изрази или препратки, често срещани в западните общества, но често не успява да отговори точно на потребители от други културни среди. Въпрос за местна традиция може да получи неясен или неправилен отговор, отразяващ липсата на културно съзнание на системата.

Тези пристрастия се простират отвъд културното погрешно представяне и се усилват допълнително от географските различия. Повечето данни за обучение на AI идват от градски, добре свързани региони в Северна Америка и Европа и не включват достатъчно селските райони и развиващите се нации. Това има тежки последици в критични сектори.

Инструментите за изкуствен интелект в селското стопанство, предназначени да предсказват добивите от културите или да откриват вредители, често се провалят в региони като Африка на юг от Сахара или Югоизточна Азия, тъй като тези системи не са адаптирани към уникалните условия на околната среда и земеделски практики в тези райони. По същия начин здравните AI системи, обикновено обучени на данни от западни болници, се борят да доставят точни диагнози за населението в други части на света. Изследванията показват, че дерматологичните AI модели, обучени предимно върху по-светли тонове кожа, се представят значително по-зле, когато са тествани върху различни типове кожа. например, проучване 2021 установи, че AI моделите за откриване на кожни заболявания са имали 29-40% спад в точността, когато са приложени към набори от данни, които включват по-тъмни тонове на кожата. Тези проблеми надхвърлят техническите ограничения, отразявайки спешната нужда от по-всеобхватни данни за спасяване на животи и подобряване на глобалните здравни резултати.

Обществените последици от това пристрастие са широкообхватни. AI системите, предназначени да дават възможност на хората, често създават бариери вместо това. Образователните платформи, захранвани от AI, са склонни да дават приоритет на западните учебни програми, оставяйки учениците в други региони без достъп до подходящи или локализирани ресурси. Езиковите инструменти често не успяват да уловят сложността на местните диалекти и културни изрази, което ги прави неефективни за огромни сегменти от глобалното население.

Пристрастията в ИИ могат да засилят вредните предположения и да задълбочат системните неравенства. Технологията за разпознаване на лица, например, е изправена пред критики за по-висок процент грешки сред етническите малцинства, което води до сериозни последствия в реалния свят. през 2020 г. Робърт Уилямс, чернокож мъж, беше неправомерно арестуван в Детройт поради грешно съвпадение на лицевото разпознаване, което подчертава общественото въздействие на подобни технологични пристрастия.

От икономическа гледна точка, пренебрегването на глобалното разнообразие в развитието на ИИ може да ограничи иновациите и да намали пазарните възможности. Компаниите, които не отчитат различни гледни точки, рискуват да отблъснат големи сегменти от потенциални потребители. А 2023 г Доклад на McKinsey изчислява, че генеративният ИИ може да допринесе между 2.6 трилиона и 4.4 трилиона долара годишно за световната икономика. Реализирането на този потенциал обаче зависи от създаването на приобщаващи AI системи, които обслужват различни популации по света.

Чрез справяне с пристрастията и разширяване на представителството в разработването на AI, компаниите могат да открият нови пазари, да стимулират иновациите и да гарантират, че ползите от AI се споделят справедливо във всички региони. Това подчертава икономическия императив за изграждане на AI системи, които ефективно отразяват и обслужват глобалното население.

Езикът като бариера пред приобщаването

Езиците са дълбоко свързани с културата, идентичността и общността, но системите с ИИ често не успяват да отразят това разнообразие. Повечето AI инструменти, включително виртуални асистенти и чатботове, се представят добре на няколко широко разпространени езика и пренебрегват по-малко представените. Този дисбаланс означава, че местните езици, регионалните диалекти и малцинствените езици рядко се поддържат, което допълнително маргинализира общностите, които ги говорят.

Докато инструменти като Google Translate трансформираха комуникацията, те все още се борят с много езици, особено тези със сложна граматика или ограничено цифрово присъствие. Това изключване означава, че милиони задвижвани от AI инструменти остават недостъпни или неефективни, разширявайки цифровото разделение. А Доклад на ЮНЕСКО за 2023 г разкри, че над 40% от световните езици са изложени на риск от изчезване и липсата им в системите с изкуствен интелект усилва тази загуба.

AI системите укрепват западното господство в технологиите, като дават приоритет само на малка част от световното езиково разнообразие. Преодоляването на тази празнина е от съществено значение, за да се гарантира, че AI става наистина приобщаващ и обслужва общности по целия свят, независимо от езика, който говорят.

Обръщане към Western Bias в AI

Коригирането на западните пристрастия в AI изисква значителна промяна на начина, по който системите за AI са проектирани и обучени. Първата стъпка е да създадете по-разнообразни набори от данни. AI се нуждае от многоезични, мултикултурни и регионално представителни данни, за да служи на хората по целия свят. Проекти като Масахане, който поддържа африкански езици, и AI4Bharat, който се фокусира върху индийските езици, са страхотни примери за това как може да успее приобщаващото развитие на ИИ.

Технологията също може да помогне за решаването на проблема. Федерално обучение позволява събиране на данни и обучение от слабо представени региони, без да се рискува поверителността. Обясним AI инструментите правят откриването и коригирането на отклонения в реално време по-лесно. Само технология обаче не е достатъчна. Правителства, частни организации и изследователи трябва да работят заедно, за да запълнят празнините.

Законите и политиките също играят ключова роля. Правителствата трябва да наложат правила, които изискват разнообразни данни в обучението за ИИ. Те трябва да държат компаниите отговорни за пристрастни резултати. В същото време групите за застъпничество могат да повишат осведомеността и да настояват за промяна. Тези действия гарантират, че AI системите представляват световното разнообразие и обслужват справедливо всички.

Освен това сътрудничеството е също толкова важно, колкото технологиите и регулациите. Разработчиците и изследователите от региони с недостатъчно обслужване трябва да бъдат част от процеса на създаване на AI. Техните прозрения гарантират, че AI инструментите са културно подходящи и практични за различни общности. Технологичните компании също носят отговорност да инвестират в тези региони. Това означава финансиране на местни изследвания, наемане на различни екипи и създаване на партньорства, които се фокусират върху включването.

Долната линия

AI има потенциала да трансформира живота, да преодолява празнините и да създава възможности, но само ако работи за всички. Когато AI системите пренебрегват богатото разнообразие от култури, езици и перспективи по света, те не успяват да изпълнят обещанието си. Проблемът с пристрастията на Запада към ИИ не е просто технически пропуск, а проблем, който изисква спешно внимание. Като дава приоритет на приобщаването в дизайна, данните и разработката, AI може да се превърне в инструмент, който издига всички общности, а не само няколко привилегировани.