Western Bias in AI: Γιατί λείπουν οι παγκόσμιες προοπτικές

An Βοηθός AI δίνει μια άσχετη ή συγκεχυμένη απάντηση σε μια απλή ερώτηση, αποκαλύπτοντας ένα σημαντικό ζήτημα καθώς αγωνίζεται να κατανοήσει πολιτιστικές αποχρώσεις ή γλωσσικά μοτίβα εκτός της εκπαίδευσής του. Αυτό το σενάριο είναι χαρακτηριστικό για δισεκατομμύρια ανθρώπους που εξαρτώνται από την τεχνητή νοημοσύνη για βασικές υπηρεσίες όπως η υγειονομική περίθαλψη, η εκπαίδευση ή η υποστήριξη εργασίας. Για πολλούς, αυτά τα εργαλεία υπολείπονται, συχνά παραποιώντας ή αποκλείοντας εντελώς τις ανάγκες τους.

Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης καθοδηγούνται κυρίως από δυτικές γλώσσες, πολιτισμούς και προοπτικές, δημιουργώντας μια στενή και ατελή αναπαράσταση του κόσμου. Αυτά τα συστήματα, που βασίζονται σε μεροληπτικά σύνολα δεδομένων και αλγόριθμους, δεν αντικατοπτρίζουν την ποικιλομορφία των παγκόσμιων πληθυσμών. Ο αντίκτυπος υπερβαίνει τους τεχνικούς περιορισμούς, ενισχύοντας τις κοινωνικές ανισότητες και εμβαθύνοντας τα χάσματα. Η αντιμετώπιση αυτής της ανισορροπίας είναι απαραίτητη για την αξιοποίηση και την αξιοποίηση των δυνατοτήτων της Τεχνητής Νοημοσύνης να εξυπηρετεί ολόκληρη την ανθρωπότητα και όχι μόνο λίγους προνομιούχους.

Κατανόηση των ριζών του AI Bias

Η προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι απλώς ένα σφάλμα ή παράβλεψη. Προκύπτει από το πώς σχεδιάζονται και αναπτύσσονται τα συστήματα AI. Ιστορικά, η έρευνα και η καινοτομία της τεχνητής νοημοσύνης έχουν συγκεντρωθεί κυρίως στις δυτικές χώρες. Αυτή η συγκέντρωση είχε ως αποτέλεσμα την κυριαρχία της αγγλικής ως κύριας γλώσσας για ακαδημαϊκές δημοσιεύσεις, σύνολα δεδομένων και τεχνολογικά πλαίσια. Κατά συνέπεια, ο θεμελιώδης σχεδιασμός των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης συχνά αποτυγχάνει να συμπεριλάβει την ποικιλομορφία των παγκόσμιων πολιτισμών και γλωσσών, αφήνοντας τεράστιες περιοχές υποεκπροσωπούμενες.

Η προκατάληψη στην τεχνητή νοημοσύνη συνήθως μπορεί να κατηγοριοποιηθεί σε αλγοριθμική μεροληψία και μεροληψία βάσει δεδομένων. Η αλγοριθμική μεροληψία εμφανίζεται όταν η λογική και οι κανόνες σε ένα μοντέλο AI ευνοούν συγκεκριμένα αποτελέσματα ή πληθυσμούς. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι πρόσληψης που έχουν εκπαιδευτεί σε ιστορικά δεδομένα απασχόλησης μπορεί να ευνοούν ακούσια συγκεκριμένα δημογραφικά στοιχεία, ενισχύοντας τις συστημικές διακρίσεις.

Η προκατάληψη που βασίζεται στα δεδομένα, από την άλλη πλευρά, πηγάζει από τη χρήση συνόλων δεδομένων που αντικατοπτρίζουν τις υπάρχουσες κοινωνικές ανισότητες. Αναγνώριση προσώπου Η τεχνολογία, για παράδειγμα, συχνά αποδίδει καλύτερα σε άτομα με πιο ανοιχτόχρωμο δέρμα, επειδή τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης αποτελούνται κυρίως από εικόνες από δυτικές περιοχές.

Έκθεση του Ινστιτούτο AI Now τόνισε τη συγκέντρωση της ανάπτυξης και της ισχύος της τεχνητής νοημοσύνης στα δυτικά έθνη, ιδιαίτερα στις Ηνωμένες Πολιτείες και την Ευρώπη, όπου οι μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας κυριαρχούν στον τομέα. Ομοίως, το Έκθεση AI Index 2023 από το Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ υπογραμμίζει τη σημαντική συμβολή αυτών των περιοχών στην παγκόσμια έρευνα και ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, αντανακλώντας μια σαφή κυριαρχία της Δύσης στα σύνολα δεδομένων και την καινοτομία.

Αυτή η διαρθρωτική ανισορροπία απαιτεί την επείγουσα ανάγκη για τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να υιοθετήσουν πιο περιεκτικές προσεγγίσεις που αντιπροσωπεύουν τις διαφορετικές προοπτικές και πραγματικότητες του παγκόσμιου πληθυσμού.

Ο παγκόσμιος αντίκτυπος των πολιτισμικών και γεωγραφικών ανισοτήτων στην τεχνητή νοημοσύνη

Η κυριαρχία των δυτικοκεντρικών συνόλων δεδομένων έχει δημιουργήσει σημαντικές πολιτιστικές και γεωγραφικές προκαταλήψεις στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, γεγονός που έχει περιορίσει την αποτελεσματικότητά τους για διαφορετικούς πληθυσμούς. Εικονικοί βοηθοί, για παράδειγμα, μπορεί εύκολα να αναγνωρίσει ιδιωματικές εκφράσεις ή αναφορές κοινές στις δυτικές κοινωνίες, αλλά συχνά αποτυγχάνει να ανταποκριθεί με ακρίβεια σε χρήστες από άλλα πολιτιστικά υπόβαθρα. Μια ερώτηση σχετικά με μια τοπική παράδοση μπορεί να λάβει μια ασαφή ή λανθασμένη απάντηση, αντανακλώντας την έλλειψη πολιτισμικής συνείδησης του συστήματος.

Αυτές οι προκαταλήψεις εκτείνονται πέρα ​​από την πολιτιστική παραπληροφόρηση και ενισχύονται περαιτέρω από τις γεωγραφικές ανισότητες. Τα περισσότερα δεδομένα εκπαίδευσης AI προέρχονται από αστικές, καλά συνδεδεμένες περιοχές στη Βόρεια Αμερική και την Ευρώπη και δεν περιλαμβάνουν επαρκώς αγροτικές περιοχές και αναπτυσσόμενες χώρες. Αυτό έχει σοβαρές συνέπειες σε κρίσιμους τομείς.

Τα γεωργικά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που έχουν σχεδιαστεί για την πρόβλεψη των αποδόσεων των καλλιεργειών ή την ανίχνευση παρασίτων συχνά αποτυγχάνουν σε περιοχές όπως η Υποσαχάρια Αφρική ή η Νοτιοανατολική Ασία, επειδή αυτά τα συστήματα δεν είναι προσαρμοσμένα στις μοναδικές περιβαλλοντικές συνθήκες και τις γεωργικές πρακτικές αυτών των περιοχών. Ομοίως, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, που συνήθως εκπαιδεύονται με δεδομένα από δυτικά νοσοκομεία, δυσκολεύονται να παρέχουν ακριβείς διαγνώσεις για πληθυσμούς σε άλλα μέρη του κόσμου. Έρευνες έχουν δείξει ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης δερματολογίας που εκπαιδεύονται κυρίως σε ανοιχτόχρωμες αποχρώσεις δέρματος έχουν σημαντικά χειρότερες επιδόσεις όταν δοκιμάζονται σε διαφορετικούς τύπους δέρματος. Για παράδειγμα, μια μελέτη 2021 διαπίστωσε ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για την ανίχνευση δερματικών παθήσεων παρουσίασαν πτώση 29-40% στην ακρίβεια όταν εφαρμόστηκαν σε σύνολα δεδομένων που περιλάμβαναν πιο σκούρες αποχρώσεις δέρματος. Αυτά τα ζητήματα υπερβαίνουν τους τεχνικούς περιορισμούς, αντανακλώντας την επείγουσα ανάγκη για περισσότερα περιεκτικά δεδομένα για να σωθούν ζωές και να βελτιωθούν τα παγκόσμια αποτελέσματα για την υγεία.

Οι κοινωνικές επιπτώσεις αυτής της προκατάληψης είναι εκτεταμένες. Τα συστήματα AI που έχουν σχεδιαστεί για να ενδυναμώνουν τα άτομα συχνά δημιουργούν εμπόδια. Οι εκπαιδευτικές πλατφόρμες που υποστηρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη τείνουν να δίνουν προτεραιότητα στα δυτικά προγράμματα σπουδών, αφήνοντας τους μαθητές σε άλλες περιοχές χωρίς πρόσβαση σε σχετικούς ή τοπικούς πόρους. Τα γλωσσικά εργαλεία συχνά αποτυγχάνουν να συλλάβουν την πολυπλοκότητα των τοπικών διαλέκτων και των πολιτισμικών εκφράσεων, καθιστώντας τα αναποτελεσματικά για τεράστια τμήματα του παγκόσμιου πληθυσμού.

Η μεροληψία στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει επιβλαβείς υποθέσεις και να εμβαθύνει τις συστημικές ανισότητες. Η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου, για παράδειγμα, έχει δεχθεί κριτική για υψηλότερα ποσοστά σφαλμάτων μεταξύ των εθνοτικών μειονοτήτων, οδηγώντας σε σοβαρές συνέπειες στον πραγματικό κόσμο. το 2020, Ρόμπερτ Ουίλιαμς, ένας μαύρος, συνελήφθη άδικα στο Ντιτρόιτ λόγω ενός ελαττωματικού αγώνα αναγνώρισης προσώπου, το οποίο υπογραμμίζει τον κοινωνικό αντίκτυπο τέτοιων τεχνολογικών προκαταλήψεων.

Από οικονομική άποψη, η παραμέληση της παγκόσμιας ποικιλομορφίας στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να περιορίσει την καινοτομία και να μειώσει τις ευκαιρίες της αγοράς. Οι εταιρείες που αποτυγχάνουν να λάβουν υπόψη διαφορετικές προοπτικές κινδυνεύουν να αποξενώσουν μεγάλα τμήματα δυνητικών χρηστών. Α 2023 Έκθεση McKinsey υπολόγισε ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να συνεισφέρει μεταξύ 2.6 τρισεκατομμυρίων και 4.4 τρισεκατομμυρίων δολαρίων ετησίως στην παγκόσμια οικονομία. Ωστόσο, η συνειδητοποίηση αυτού του δυναμικού εξαρτάται από τη δημιουργία συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης χωρίς αποκλεισμούς που απευθύνονται σε διαφορετικούς πληθυσμούς παγκοσμίως.

Αντιμετωπίζοντας τις προκαταλήψεις και επεκτείνοντας την εκπροσώπηση στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες μπορούν να ανακαλύψουν νέες αγορές, να προωθήσουν την καινοτομία και να διασφαλίσουν ότι τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης μοιράζονται δίκαια σε όλες τις περιοχές. Αυτό υπογραμμίζει την οικονομική επιταγή της κατασκευής συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που αντικατοπτρίζουν και εξυπηρετούν αποτελεσματικά τον παγκόσμιο πληθυσμό.

Η γλώσσα ως εμπόδιο στην ενσωμάτωση

Οι γλώσσες είναι βαθιά συνδεδεμένες με τον πολιτισμό, την ταυτότητα και την κοινότητα, ωστόσο τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά αποτυγχάνουν να αντανακλούν αυτήν την ποικιλομορφία. Τα περισσότερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των εικονικών βοηθών και των chatbot, έχουν καλή απόδοση σε μερικές ευρέως ομιλούμενες γλώσσες και παραβλέπουν τις λιγότερο εκπροσωπούμενες. Αυτή η ανισορροπία σημαίνει ότι οι αυτόχθονες γλώσσες, οι περιφερειακές διάλεκτοι και οι μειονοτικές γλώσσες σπάνια υποστηρίζονται, περιθωριοποιώντας περαιτέρω τις κοινότητες που τις μιλούν.

Ενώ εργαλεία όπως το Google Translate έχουν αλλάξει την επικοινωνία, εξακολουθούν να παλεύουν με πολλές γλώσσες, ειδικά εκείνες με σύνθετη γραμματική ή περιορισμένη ψηφιακή παρουσία. Αυτός ο αποκλεισμός σημαίνει ότι εκατομμύρια εργαλεία που τροφοδοτούνται με AI παραμένουν απρόσιτα ή αναποτελεσματικά, διευρύνοντας το ψηφιακό χάσμα. ΕΝΑ Έκθεση UNESCO 2023 αποκάλυψε ότι πάνω από το 40% των γλωσσών του κόσμου κινδυνεύουν να εξαφανιστούν και η απουσία τους από συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ενισχύει αυτήν την απώλεια.

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ενισχύουν την κυριαρχία της Δύσης στην τεχνολογία, δίνοντας προτεραιότητα μόνο σε ένα μικρό κλάσμα της παγκόσμιας γλωσσικής ποικιλομορφίας. Η αντιμετώπιση αυτού του κενού είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει πραγματικά συμπεριληπτική και θα εξυπηρετεί κοινότητες σε όλο τον κόσμο, ανεξάρτητα από τη γλώσσα που μιλούν.

Αντιμετώπιση της δυτικής προκατάληψης στο AI

Η διόρθωση της δυτικής προκατάληψης στην τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί σημαντική αλλαγή του τρόπου με τον οποίο σχεδιάζονται και εκπαιδεύονται τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Το πρώτο βήμα είναι να δημιουργήσετε πιο διαφορετικά σύνολα δεδομένων. Η τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται πολύγλωσσα, πολυπολιτισμικά και τοπικά αντιπροσωπευτικά δεδομένα για να εξυπηρετήσει ανθρώπους σε όλο τον κόσμο. Έργα όπως Μασαχάνε, το οποίο υποστηρίζει αφρικανικές γλώσσες και AI4Bharat, το οποίο εστιάζει στις ινδικές γλώσσες, είναι εξαιρετικά παραδείγματα για το πώς μπορεί να πετύχει η ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης χωρίς αποκλεισμούς.

Η τεχνολογία μπορεί επίσης να βοηθήσει στην επίλυση του προβλήματος. Ομοσπονδιακή μάθηση επιτρέπει τη συλλογή δεδομένων και την εκπαίδευση από υποεκπροσωπούμενες περιοχές χωρίς να διακυβεύεται το απόρρητο. Επεξήγηση AI Τα εργαλεία διευκολύνουν τον εντοπισμό και τη διόρθωση των προκαταλήψεων σε πραγματικό χρόνο. Ωστόσο, η τεχνολογία από μόνη της δεν αρκεί. Οι κυβερνήσεις, οι ιδιωτικοί οργανισμοί και οι ερευνητές πρέπει να συνεργαστούν για να καλύψουν τα κενά.

Οι νόμοι και οι πολιτικές διαδραματίζουν επίσης βασικό ρόλο. Οι κυβερνήσεις πρέπει να επιβάλλουν κανόνες που απαιτούν διαφορετικά δεδομένα στην εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης. Θα πρέπει να θεωρούν τις εταιρείες υπεύθυνες για μεροληπτικά αποτελέσματα. Ταυτόχρονα, οι ομάδες υπεράσπισης μπορούν να ευαισθητοποιήσουν και να πιέσουν για αλλαγή. Αυτές οι ενέργειες διασφαλίζουν ότι τα συστήματα AI αντιπροσωπεύουν την ποικιλομορφία του κόσμου και εξυπηρετούν όλους δίκαια.

Επιπλέον, η συνεργασία είναι εξίσου σημαντική με την τεχνολογία και τους κανονισμούς. Οι προγραμματιστές και οι ερευνητές από υποεξυπηρετούμενες περιοχές πρέπει να συμμετέχουν στη διαδικασία δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης. Οι γνώσεις τους διασφαλίζουν ότι τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι πολιτιστικά σχετικά και πρακτικά για διαφορετικές κοινότητες. Οι εταιρείες τεχνολογίας έχουν επίσης ευθύνη να επενδύσουν σε αυτές τις περιοχές. Αυτό σημαίνει χρηματοδότηση τοπικής έρευνας, πρόσληψη διαφορετικών ομάδων και δημιουργία συνεργασιών που εστιάζουν στην ένταξη.

Η κατώτατη γραμμή

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει ζωές, να γεφυρώσει τα κενά και να δημιουργήσει ευκαιρίες, αλλά μόνο εάν λειτουργεί για όλους. Όταν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης παραβλέπουν την πλούσια ποικιλία πολιτισμών, γλωσσών και προοπτικών παγκοσμίως, αποτυγχάνουν να εκπληρώσουν την υπόσχεσή τους. Το ζήτημα της δυτικής προκατάληψης στην τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι απλώς ένα τεχνικό ελάττωμα, αλλά ένα ζήτημα που απαιτεί επείγουσα προσοχή. Δίνοντας προτεραιότητα στη συμπερίληψη στο σχεδιασμό, τα δεδομένα και την ανάπτυξη, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να γίνει ένα εργαλείο που ανυψώνει όλες τις κοινότητες, όχι μόνο λίγες προνομιούχες.