Länsimainen harha tekoälyssä: Miksi globaalit näkökulmat puuttuvat

An AI avustaja antaa merkityksettömän tai hämmentävän vastauksen yksinkertaiseen kysymykseen, paljastaen merkittävän ongelman, kun se kamppailee ymmärtämästä kulttuurisia vivahteita tai kielimalleja koulutuksensa ulkopuolella. Tämä skenaario on tyypillinen miljardeille ihmisille, jotka ovat riippuvaisia ​​tekoälystä keskeisten palveluiden, kuten terveydenhuollon, koulutuksen tai työn tukemisen, saamisessa. Monille nämä työkalut ovat riittämättömiä, ja ne antavat usein vääriä tietoja tai jättävät heidän tarpeet kokonaan pois.

Tekoälyjärjestelmät perustuvat pääasiassa länsimaisiin kieliin, kulttuureihin ja näkökulmiin, mikä luo kapean ja epätäydellisen kuvan maailmasta. Nämä puolueellisille tietojoukoille ja algoritmeille rakennetut järjestelmät eivät heijasta maailmanlaajuisten väestöjen monimuotoisuutta. Vaikutus ylittää tekniset rajoitukset, vahvistaa yhteiskunnallista eriarvoisuutta ja syventää kuiluja. Tämän epätasapainon korjaaminen on välttämätöntä, jotta tekoälyn potentiaali voidaan toteuttaa ja hyödyntää koko ihmiskunnan palvelemiseksi vain harvojen etuoikeutettujen sijaan.

AI Biasin juurten ymmärtäminen

AI-harha ei ole vain virhe tai laiminlyönti. Se johtuu siitä, kuinka tekoälyjärjestelmiä suunnitellaan ja kehitetään. Tekoälytutkimus ja -innovointi on historiallisesti keskittynyt pääasiassa länsimaihin. Tämä keskittyminen on johtanut englannin hallitsemiseen akateemisten julkaisujen, tietoaineistojen ja teknisten kehysten ensisijaisena kielenä. Tämän seurauksena tekoälyjärjestelmien perustava suunnittelu ei useinkaan oteta huomioon globaalien kulttuurien ja kielten monimuotoisuutta, jolloin suuret alueet jäävät aliedustettuiksi.

Tekoälyn harha voidaan tyypillisesti luokitella algoritmiseen harhaan ja datalähtöiseen harhaan. Algoritminen harha tapahtuu, kun tekoälymallin logiikka ja säännöt suosivat tiettyjä tuloksia tai populaatioita. Esimerkiksi aiempien työllisyystietojen perusteella koulutetut palkkaamisalgoritmit voivat vahingossa suosia tiettyjä väestöryhmiä, mikä lisää järjestelmällistä syrjintää.

Tietoihin perustuva harha taas johtuu olemassa olevaa yhteiskunnallista eriarvoisuutta heijastavien tietoaineistojen käytöstä. kasvojen tunnistus Esimerkiksi tekniikka toimii usein paremmin vaaleaihoisilla henkilöillä, koska harjoitustietojoukot koostuvat pääasiassa kuvista läntisiltä alueilta.

2023-raportti AI Now Institute korosti tekoälyn kehityksen ja voiman keskittymistä länsimaihin, erityisesti Yhdysvaltoihin ja Eurooppaan, missä suuret teknologiayritykset hallitsevat alaa. Samoin, Stanfordin yliopiston 2023 AI-indeksiraportti korostaa näiden alueiden merkittävää panosta maailmanlaajuiseen tekoälytutkimukseen ja -kehitykseen, mikä heijastaa selkeää länsimaista määräävää asemaa tietoaineistoissa ja innovaatioissa.

Tämä rakenteellinen epätasapaino edellyttää kiireellistä tarvetta tekoälyjärjestelmille omaksua kattavampia lähestymistapoja, jotka edustavat maailman väestön erilaisia ​​näkökulmia ja todellisuutta.

Tekoälyn kulttuuristen ja maantieteellisten erojen maailmanlaajuinen vaikutus

Länsikeskeisten tietojoukkojen dominointi on luonut merkittäviä kulttuurisia ja maantieteellisiä vääristymiä tekoälyjärjestelmiin, mikä on rajoittanut niiden tehokkuutta eri väestöryhmissä. Virtuaaliassistentitesimerkiksi voi helposti tunnistaa idiomaattisia ilmaisuja tai viittauksia, jotka ovat yleisiä länsimaisissa yhteiskunnissa, mutta eivät usein pysty vastaamaan tarkasti muista kulttuuritaustoista tuleviin käyttäjiin. Paikallista perinnettä koskeva kysymys saattaa saada epämääräisen tai virheellisen vastauksen, mikä kuvastaa järjestelmän kulttuurisen tietoisuuden puutetta.

Nämä ennakkoluulot ulottuvat kulttuurista vääristelyä pidemmälle, ja maantieteelliset erot vahvistavat niitä entisestään. Suurin osa tekoälyn harjoittelutiedoista tulee kaupungeista, hyvien yhteyksien päässä olevilta alueilta Pohjois-Amerikasta ja Euroopasta, eivätkä ne sisällä riittävästi maaseutualueita ja kehitysmaita. Tällä on vakavia seurauksia kriittisillä aloilla.

Maatalouden tekoälytyökalut, jotka on suunniteltu ennustamaan satoa tai havaitsemaan tuholaisia, epäonnistuvat usein esimerkiksi Saharan eteläpuolisessa Afrikassa tai Kaakkois-Aasiassa, koska nämä järjestelmät eivät ole sopeutuneet näiden alueiden ainutlaatuisiin ympäristöolosuhteisiin ja viljelykäytäntöihin. Samoin terveydenhuollon tekoälyjärjestelmät, joita tyypillisesti koulutetaan länsimaisten sairaaloiden datan avulla, kamppailevat tarkkojen diagnoosien antamisen suhteen väestölle muualla maailmassa. Tutkimukset ovat osoittaneet, että pääasiassa vaaleammille ihonsävyille koulutetut ihotautien tekoälymallit toimivat huomattavasti huonommin, kun niitä testataan erilaisilla ihotyypeillä. Esimerkiksi 2021 tutkimus havaitsi, että ihosairauksien havaitsemiseen tarkoitettujen tekoälymallien tarkkuus heikkeni 29–40 prosenttia, kun niitä käytettiin tietosarjoissa, jotka sisälsivät tummempia ihon sävyjä. Nämä ongelmat ylittävät tekniset rajoitukset, mikä kuvastaa kiireellistä tarvetta saada kattavampaa tietoa ihmishenkien pelastamiseksi ja maailmanlaajuisten terveystulosten parantamiseksi.

Tämän harhaanjohtamisen yhteiskunnalliset vaikutukset ovat kauaskantoisia. Tekoälyjärjestelmät, jotka on suunniteltu vahvistamaan yksilöitä, luovat usein sen sijaan esteitä. Tekoälyn tuottamat koulutusalustat asettavat yleensä länsimaiset opetussuunnitelmat etusijalle, jolloin muiden alueiden opiskelijat eivät pääse käyttämään olennaisia ​​tai paikallisia resursseja. Kielityökalut eivät usein pysty vangitsemaan paikallisten murteiden ja kulttuuristen ilmaisujen monimutkaisuutta, mikä tekee niistä tehottomia suurille maailman väestöryhmille.

Tekoälyn harha voi vahvistaa haitallisia olettamuksia ja syventää systeemistä eriarvoisuutta. Esimerkiksi kasvojentunnistustekniikkaa on kritisoitu etnisten vähemmistöjen korkeammista virhetasoista, mikä on johtanut vakaviin tosielämän seurauksiin. Vuonna 2020, Robert Williams, musta mies, pidätettiin perusteettomasti Detroitissa virheellisen kasvojentunnistusosuman vuoksi, mikä korostaa tällaisten teknologisten harhojen yhteiskunnallista vaikutusta.

Taloudellisesti globaalin monimuotoisuuden laiminlyöminen tekoälykehityksessä voi rajoittaa innovaatioita ja vähentää markkinamahdollisuuksia. Yritykset, jotka eivät ota huomioon erilaisia ​​näkökulmia, voivat vieraannuttaa suuria potentiaalisia käyttäjiä. A 2023 McKinsey-raportti Arvioiden mukaan generatiivinen tekoäly voisi edistää 2.6-4.4 biljoonaa dollaria vuosittain maailmanlaajuiseen talouteen. Tämän potentiaalin toteuttaminen edellyttää kuitenkin inklusiivisten tekoälyjärjestelmien luomista, jotka palvelevat erilaisia ​​väestöryhmiä maailmanlaajuisesti.

Käsittelemällä ennakkoluuloja ja laajentamalla edustusta tekoälykehityksessä yritykset voivat löytää uusia markkinoita, edistää innovaatioita ja varmistaa, että tekoälyn edut jaetaan tasapuolisesti kaikilla alueilla. Tämä korostaa taloudellisesti välttämätöntä rakentaa tekoälyjärjestelmiä, jotka heijastavat ja palvelevat tehokkaasti maailman väestöä.

Kieli osallisuuden esteenä

Kielet ovat syvästi sidoksissa kulttuuriin, identiteettiin ja yhteisöön, mutta tekoälyjärjestelmät eivät usein heijasta tätä monimuotoisuutta. Useimmat tekoälytyökalut, mukaan lukien virtuaaliset avustajat ja chatbotit, toimivat hyvin muutamalla yleisesti puhutulla kielellä ja jättävät huomiotta vähemmän edustetut kielet. Tämä epätasapaino tarkoittaa, että alkuperäiskansojen kieliä, alueellisia murteita ja vähemmistökieliä tuetaan harvoin, mikä syrjäyttää niitä puhuvat yhteisöt entisestään.

Vaikka Google-kääntäjän kaltaiset työkalut ovat muuttaneet viestintää, ne kamppailevat edelleen monien kielten kanssa, erityisesti niiden, joiden kielioppi on monimutkaista tai joiden digitaalinen läsnäolo on rajoitettua. Tämä poissulkeminen tarkoittaa, että miljoonat tekoälyllä toimivat työkalut ovat edelleen saavuttamattomissa tai tehottomia, mikä laajentaa digitaalista kuilua. A 2023 UNESCOn raportti paljasti, että yli 40 % maailman kielistä on vaarassa kadota, ja niiden puuttuminen tekoälyjärjestelmistä lisää tätä menetystä.

Tekoälyjärjestelmät vahvistavat länsimaista teknologian ylivoimaa priorisoimalla vain pienen osan maailman kielellisestä monimuotoisuudesta. Tämän kuilun kurominen umpeen on olennaista sen varmistamiseksi, että tekoälystä tulee todella osallistava ja se palvelee yhteisöjä kaikkialla maailmassa heidän puhumastaan ​​kielestä riippumatta.

Länsipuolueen käsitteleminen tekoälyssä

Länsimaisen harhan korjaaminen tekoälyssä vaatii merkittävästi muuttamaan tekoälyjärjestelmien suunnittelua ja koulutusta. Ensimmäinen askel on luoda monipuolisempia tietojoukkoja. Tekoäly tarvitsee monikielistä, monikulttuurista ja alueellisesti edustavaa dataa palvellakseen ihmisiä maailmanlaajuisesti. Projektit kuten masakhane, joka tukee afrikkalaisia ​​kieliä, ja AI4Bharatintialaisiin kieliin keskittyvä , ovat loistavia esimerkkejä siitä, kuinka osallistava tekoälykehitys voi onnistua.

Teknologia voi myös auttaa ratkaisemaan ongelman. Yhdistetty oppiminen mahdollistaa tiedonkeruun ja koulutuksen aliedustetuilta alueilta vaarantamatta yksityisyyttä. Selitettävä AI työkalut helpottavat harhojen havaitsemista ja korjaamista reaaliajassa. Pelkkä tekniikka ei kuitenkaan riitä. Hallitusten, yksityisten organisaatioiden ja tutkijoiden on tehtävä yhteistyötä täyttääkseen aukot.

Myös laeilla ja politiikoilla on keskeinen rooli. Hallitusten on pantava täytäntöön säännöt, jotka edellyttävät monipuolista dataa tekoälykoulutuksessa. Heidän pitäisi saada yritykset vastuuseen puolueellisista tuloksista. Samaan aikaan edunvalvontaryhmät voivat lisätä tietoisuutta ja ajaa muutosta. Näillä toimilla varmistetaan, että tekoälyjärjestelmät edustavat maailman monimuotoisuutta ja palvelevat kaikkia oikeudenmukaisesti.

Lisäksi yhteistyö on yhtä tärkeää kuin tekniikka ja säädökset. Kehittäjien ja tutkijoiden alipalvelualueilta on oltava osa tekoälyn luomisprosessia. Heidän näkemyksensä takaavat, että tekoälytyökalut ovat kulttuurisesti merkityksellisiä ja käytännöllisiä eri yhteisöille. Myös teknologiayrityksillä on vastuu investoida näille alueille. Tämä tarkoittaa paikallisen tutkimuksen rahoittamista, erilaisten tiimien palkkaamista ja osallistamiseen keskittyvien kumppanuuksien luomista.

Bottom Line

Tekoälyllä on potentiaalia muuttaa elämää, kaventaa aukkoja ja luoda mahdollisuuksia, mutta vain jos se toimii kaikille. Kun tekoälyjärjestelmät jättävät huomiotta kulttuurien, kielten ja näkökulmien rikkaan monimuotoisuuden maailmanlaajuisesti, ne eivät täytä lupauksiaan. Länsimainen harha tekoälyssä ei ole vain tekninen virhe, vaan ongelma, joka vaatii kiireellistä huomiota. Priorisoimalla inklusiivisuuden suunnittelussa, datassa ja kehityksessä tekoälystä voi tulla työkalu, joka kohottaa kaikkia yhteisöjä, ei vain harvoja etuoikeutettuja.