Západní předpojatost v AI: Proč chybí globální perspektivy

An asistent AI dává irelevantní nebo matoucí odpověď na jednoduchou otázku a odhaluje významný problém, protože se snaží porozumět kulturním nuancím nebo jazykovým vzorcům mimo své školení. Tento scénář je typický pro miliardy lidí, kteří jsou závislí na umělé inteligenci pro základní služby, jako je zdravotnictví, vzdělávání nebo podpora zaměstnání. Pro mnohé tyto nástroje nedostačují, často zkreslují nebo zcela vylučují jejich potřeby.

Systémy umělé inteligence jsou primárně poháněny západními jazyky, kulturami a perspektivami, což vytváří úzkou a neúplnou reprezentaci světa. Tyto systémy, postavené na zkreslených datových sadách a algoritmech, neodrážejí rozmanitost globálních populací. Dopad přesahuje technická omezení a posiluje společenské nerovnosti a prohlubuje propasti. Řešení této nerovnováhy je nezbytné pro realizaci a využití potenciálu umělé inteligence sloužit celému lidstvu, a ne jen privilegovaným skupinám.

Pochopení kořenů předpojatosti AI

Zkreslení AI není jen chyba nebo přehlédnutí. Vyplývá to z toho, jak jsou systémy AI navrhovány a vyvíjeny. Historicky se výzkum a inovace AI soustředily hlavně v západních zemích. Tato koncentrace vyústila v dominanci angličtiny jako primárního jazyka pro akademické publikace, datové soubory a technologické rámce. V důsledku toho základní návrh systémů umělé inteligence často nezahrnuje rozmanitost globálních kultur a jazyků, takže rozsáhlé regiony jsou nedostatečně zastoupeny.

Zkreslení v AI lze obvykle kategorizovat na algoritmické zkreslení a zkreslení řízené daty. Algoritmické zkreslení nastává, když logika a pravidla v rámci modelu umělé inteligence upřednostňují konkrétní výsledky nebo populace. Například náborové algoritmy vyškolené na historických údajích o zaměstnanosti mohou neúmyslně upřednostňovat konkrétní demografické skupiny a posilovat systémovou diskriminaci.

Na druhou stranu předpojatost řízená daty pramení z používání souborů dat, které odrážejí existující společenské nerovnosti. rozpoznávání obličejů se technologie například často funguje lépe u jedinců se světlejší pletí, protože tréninkové datové sady jsou primárně složeny ze snímků ze západních oblastí.

Zpráva z roku 2023 od společnosti AI Now Institute zdůraznil koncentraci vývoje a moci umělé inteligence v západních zemích, zejména ve Spojených státech a Evropě, kde této oblasti dominují velké technologické společnosti. Podobně, Zpráva o indexu umělé inteligence za rok 2023 od Stanfordské univerzity zdůrazňuje významný přínos těchto regionů ke globálnímu výzkumu a vývoji umělé inteligence, což odráží jasnou západní dominanci v souborech dat a inovacích.

Tato strukturální nerovnováha vyžaduje naléhavou potřebu, aby systémy umělé inteligence přijaly inkluzivnější přístupy, které představují různé perspektivy a realitu globální populace.

Globální dopad kulturních a geografických rozdílů v AI

Dominance západně orientovaných datových souborů vytvořila v systémech umělé inteligence významné kulturní a geografické předsudky, což omezilo jejich účinnost pro různé populace. Virtuální asistenti, například může snadno rozpoznat idiomatické výrazy nebo odkazy běžné v západních společnostech, ale často nedokáže přesně reagovat na uživatele z jiného kulturního prostředí. Otázka týkající se místní tradice může získat vágní nebo nesprávnou odpověď, což odráží nedostatek kulturního povědomí systému.

Tyto předsudky přesahují kulturní zkreslení a jsou dále zesíleny geografickými rozdíly. Většina tréninkových dat AI pochází z městských, dobře propojených regionů v Severní Americe a Evropě a nezahrnuje dostatečně venkovské oblasti a rozvojové země. To má vážné důsledky v kritických sektorech.

Nástroje umělé inteligence v zemědělství určené k predikci výnosů plodin nebo detekci škůdců často selhávají v regionech, jako je subsaharská Afrika nebo jihovýchodní Asie, protože tyto systémy nejsou přizpůsobeny jedinečným environmentálním podmínkám a zemědělským postupům v těchto oblastech. Podobně systémy umělé inteligence ve zdravotnictví, obvykle trénované na datech ze západních nemocnic, se potýkají s poskytováním přesných diagnóz populacím v jiných částech světa. Výzkum ukázal, že modely umělé inteligence v dermatologii trénované primárně na světlejších odstínech pleti vedou výrazně hůře při testování na různých typech pleti. Například Studie 2021 zjistili, že modely umělé inteligence pro detekci kožních onemocnění zaznamenaly 29–40% pokles přesnosti, když byly aplikovány na soubory dat, které zahrnovaly tmavší odstíny pleti. Tyto problémy překračují technická omezení a odrážejí naléhavou potřebu inkluzivnějších dat k záchraně životů a zlepšení výsledků globálního zdraví.

Společenské důsledky této zaujatosti jsou dalekosáhlé. Systémy umělé inteligence navržené k posílení postavení jednotlivců často místo toho vytvářejí překážky. Vzdělávací platformy poháněné umělou inteligencí mají tendenci upřednostňovat západní osnovy, takže studenti v jiných regionech nemají přístup k relevantním nebo lokalizovaným zdrojům. Jazykové nástroje často nedokážou zachytit složitost místních dialektů a kulturních projevů, což je činí neúčinnými pro velké části globální populace.

Předpojatost v AI může posílit škodlivé předpoklady a prohloubit systémové nerovnosti. Technologie rozpoznávání obličeje například čelila kritice kvůli vyšší chybovosti mezi etnickými menšinami, což vedlo k vážným důsledkům v reálném světě. v roce 2020 Robert Williams, černoch, byl neprávem zatčen v Detroitu kvůli chybnému rozpoznání obličeje, což zdůrazňuje společenský dopad takových technologických předsudků.

Z ekonomického hlediska může zanedbávání globální rozmanitosti ve vývoji AI omezit inovace a snížit tržní příležitosti. Společnosti, které nezohlední různé perspektivy, riskují odcizení velkých segmentů potenciálních uživatelů. A 2023 Zpráva McKinsey Odhaduje se, že generativní umělá inteligence by mohla do globální ekonomiky přispívat 2.6 až 4.4 bilionu dolarů ročně. Uskutečnění tohoto potenciálu však závisí na vytvoření inkluzivních systémů umělé inteligence, které uspokojí různé populace po celém světě.

Odstraněním předsudků a rozšířením zastoupení ve vývoji AI mohou společnosti objevovat nové trhy, podporovat inovace a zajistit, aby výhody AI byly spravedlivě sdíleny ve všech regionech. To zdůrazňuje ekonomický imperativ budování systémů umělé inteligence, které účinně odrážejí a slouží celosvětové populaci.

Jazyk jako bariéra inkluzivity

Jazyky jsou hluboce spjaty s kulturou, identitou a komunitou, ale systémy umělé inteligence často tuto rozmanitost neodrážejí. Většina nástrojů AI, včetně virtuálních asistentů a chatbotů, funguje dobře v několika široce používaných jazycích a přehlíží ty méně zastoupené. Tato nerovnováha znamená, že domorodé jazyky, regionální dialekty a menšinové jazyky jsou zřídka podporovány, což dále marginalizuje komunity, které jimi mluví.

Nástroje jako Překladač Google sice změnily komunikaci, ale stále se potýkají s mnoha jazyky, zejména s těmi se složitou gramatikou nebo omezenou digitální přítomností. Toto vyloučení znamená, že miliony nástrojů poháněných umělou inteligencí zůstávají nedostupné nebo neúčinné, což rozšiřuje digitální propast. A Zpráva UNESCO za rok 2023 odhalil, že více než 40 % světových jazyků je ohroženo zánikem a jejich absence v systémech umělé inteligence tuto ztrátu ještě zesiluje.

Systémy umělé inteligence posilují západní dominanci v oblasti technologií tím, že upřednostňují pouze nepatrný zlomek jazykové rozmanitosti světa. Řešení této mezery je nezbytné k zajištění toho, aby se umělá inteligence stala skutečně inkluzivní a sloužila komunitám po celém světě bez ohledu na jazyk, kterým mluví.

Řešení západního zkreslení v AI

Oprava západního předsudku v AI vyžaduje výrazně změnit způsob, jakým jsou systémy AI navrhovány a trénovány. Prvním krokem je vytvoření různorodějších datových sad. AI potřebuje vícejazyčná, multikulturní a regionálně reprezentativní data, aby mohla sloužit lidem po celém světě. Projekty jako masakhane, který podporuje africké jazyky, a AI4Bharat, která se zaměřuje na indické jazyky, jsou skvělými příklady toho, jak může inkluzivní vývoj umělé inteligence uspět.

Problém může pomoci vyřešit i technologie. Federované učení umožňuje shromažďování dat a školení z nedostatečně zastoupených regionů bez ohrožení soukromí. Vysvětlitelná AI nástroje usnadňují zjišťování a korekci zkreslení v reálném čase. Samotná technologie však nestačí. Vlády, soukromé organizace a výzkumní pracovníci musí spolupracovat, aby zaplnili mezery.

Klíčovou roli hrají také zákony a politika. Vlády musí prosazovat pravidla, která při školení AI vyžadují různá data. Měli by volat společnosti k odpovědnosti za neobjektivní výsledky. Zároveň mohou advokační skupiny zvyšovat povědomí a tlačit na změnu. Tyto akce zajišťují, aby systémy umělé inteligence reprezentovaly světovou rozmanitost a sloužily všem spravedlivě.

Kromě toho je spolupráce stejně důležitá jako technologie a předpisy. Vývojáři a výzkumníci z regionů s nedostatečnými službami musí být součástí procesu vytváření AI. Jejich poznatky zajišťují, že nástroje AI jsou kulturně relevantní a praktické pro různé komunity. Technologické společnosti mají také odpovědnost za investice v těchto regionech. To znamená financovat místní výzkum, najímat různorodé týmy a vytvářet partnerství, která se zaměřují na inkluzi.

Bottom Line

Umělá inteligence má potenciál přetvářet životy, překlenout propasti a vytvářet příležitosti, ale pouze pokud funguje pro všechny. Když systémy umělé inteligence přehlížejí bohatou rozmanitost kultur, jazyků a perspektiv po celém světě, nesplní svůj slib. Problém západní předpojatosti v AI není jen technickou chybou, ale problémem, který vyžaduje naléhavou pozornost. Upřednostněním inkluzivity v designu, datech a vývoji se AI může stát nástrojem, který povznese všechny komunity, nejen pár privilegovaných.