Nyugati elfogultság az AI-ban: Miért hiányoznak a globális perspektívák?

An AI asszisztens irreleváns vagy zavaró választ ad egy egyszerű kérdésre, feltárva egy jelentős problémát, mivel a képzésen kívül küzd kulturális árnyalatok vagy nyelvi minták megértésével. Ez a forgatókönyv több milliárd emberre jellemző, akik a mesterséges intelligenciától függenek olyan alapvető szolgáltatások tekintetében, mint az egészségügy, az oktatás vagy a munkahelyek támogatása. Sokak számára ezek az eszközök nem működnek, gyakran félreértelmezik vagy teljesen kizárják az igényeiket.

Az AI-rendszereket elsősorban a nyugati nyelvek, kultúrák és nézőpontok vezérlik, ami szűk és hiányos világábrázolást hoz létre. Ezek a torzított adatkészletekre és algoritmusokra épülő rendszerek nem tükrözik a globális populációk sokféleségét. A hatás túlmutat a technikai korlátokon, erősíti a társadalmi egyenlőtlenségeket és mélyíti a megosztottságot. Ennek az egyensúlyhiánynak a felszámolása elengedhetetlen ahhoz, hogy felismerjük és kihasználjuk az AI-ban rejlő lehetőségeket az egész emberiség szolgálatában, nem pedig csak néhány kiváltságos részét.

Az AI-elfogultság gyökereinek megértése

A mesterséges intelligencia elfogultsága nem egyszerűen hiba vagy mulasztás. Ez abból adódik, hogy az AI-rendszereket hogyan tervezik és fejlesztik. Történelmileg az AI-kutatás és innováció főként a nyugati országokban összpontosult. Ez a koncentráció az angol nyelv dominanciájához vezetett, mint a tudományos publikációk, adatkészletek és technológiai keretek elsődleges nyelve. Következésképpen az AI-rendszerek alapvető tervezése gyakran nem veszi figyelembe a globális kultúrák és nyelvek sokszínűségét, így hatalmas régiók alulreprezentáltak.

A mesterséges intelligencia torzítása általában algoritmikus torzításra és adatvezérelt torzításra osztható. Algoritmikus torzításról akkor beszélünk, ha az AI-modell logikája és szabályai bizonyos eredményeket vagy populációkat részesítenek előnyben. Például a korábbi foglalkoztatási adatokra kiképzett munkaerő-felvételi algoritmusok akaratlanul is előnyben részesíthetik bizonyos demográfiai jellemzőket, erősítve a rendszerszintű diszkriminációt.

Az adatvezérelt torzítás ezzel szemben a meglévő társadalmi egyenlőtlenségeket tükröző adatkészletek használatából fakad. arcfelismerő a technológia például gyakran jobban teljesít a világosabb bőrű egyéneken, mivel a képzési adatkészletek elsősorban nyugati régiók képeiből állnak.

A 2023. évi jelentés AI Now Intézet kiemelte a mesterséges intelligencia fejlesztésének és hatalmának koncentrációját a nyugati országokban, különösen az Egyesült Államokban és Európában, ahol a nagy technológiai cégek uralják a területet. Hasonlóképpen a A Stanford Egyetem 2023-as AI-index jelentése kiemeli e régiók jelentős hozzájárulását a globális mesterségesintelligencia-kutatáshoz és -fejlesztéshez, ami egyértelmű nyugati dominanciát tükröz az adatkészletek és az innováció terén.

Ez a strukturális egyensúlyhiány megköveteli, hogy a mesterséges intelligencia rendszereknek sürgősen olyan inkluzívabb megközelítéseket kell alkalmazniuk, amelyek a globális lakosság sokféle perspektíváját és valóságát tükrözik.

A kulturális és földrajzi egyenlőtlenségek globális hatása az AI-ban

A Nyugat-központú adatkészletek dominanciája jelentős kulturális és földrajzi torzításokat hozott létre az AI-rendszerekben, ami korlátozta hatékonyságukat a különböző populációk számára. Virtuális asszisztensekPéldául könnyen felismerheti a nyugati társadalmakban megszokott idiomatikus kifejezéseket vagy hivatkozásokat, de gyakran nem reagál pontosan a más kulturális hátterű felhasználókra. Egy helyi hagyományra vonatkozó kérdés homályos vagy helytelen választ kaphat, ami a rendszer kulturális tudatosságának hiányát tükrözi.

Ezek a torzítások túlmutatnak a kulturális félrevezetésen, és tovább erősítik a földrajzi különbségek. A legtöbb mesterséges intelligenciával kapcsolatos képzési adat Észak-Amerika és Európa városi, jó kapcsolatokkal rendelkező régióiból származik, és nem tartalmazza kellőképpen a vidéki területeket és a fejlődő országokat. Ennek súlyos következményei vannak a kritikus ágazatokban.

A terméshozam előrejelzésére vagy a kártevők kimutatására tervezett mezőgazdasági mesterséges intelligencia eszközök gyakran kudarcot vallanak az olyan régiókban, mint a szubszaharai Afrika vagy Délkelet-Ázsia, mivel ezek a rendszerek nem igazodnak ezen területek egyedi környezeti feltételeihez és gazdálkodási gyakorlatához. Hasonlóképpen, az egészségügyi AI-rendszerek, amelyeket jellemzően nyugati kórházakból származó adatokra képeznek ki, küzdenek azért, hogy pontos diagnózist állítsanak fel a világ más részein élő lakosság számára. A kutatások kimutatták, hogy a dermatológiai mesterséges intelligencia modellek, amelyeket elsősorban világosabb bőrtónusokra képeztek ki, lényegesen rosszabb teljesítményt nyújtanak, ha különböző bőrtípusokon tesztelik. Például, Egy tanulmány 2021 azt találta, hogy a bőrbetegségek kimutatására szolgáló mesterséges intelligencia modellek pontossága 29-40%-kal csökkent, ha sötétebb bőrtónusokat tartalmazó adatkészletekre alkalmazták őket. Ezek a problémák túlmutatnak a technikai korlátokon, tükrözve, hogy sürgősen szükség van átfogóbb adatokra az életek megmentése és a globális egészségügyi eredmények javítása érdekében.

Ennek az elfogultságnak a társadalmi következményei messzemenőek. Az egyének megerősítésére tervezett AI-rendszerek gyakran ehelyett akadályokat állítanak fel. A mesterséges intelligencia által működtetett oktatási platformok általában a nyugati tanterveket részesítik előnyben, így a más régiókban élő diákok nem férhetnek hozzá a releváns vagy lokalizált forrásokhoz. A nyelvi eszközök gyakran nem képesek megragadni a helyi dialektusok és kulturális kifejezések összetettségét, ami hatástalanná teszi őket a globális népesség nagy része számára.

A mesterséges intelligencia torzítása megerősítheti a káros feltételezéseket és elmélyítheti a rendszerszintű egyenlőtlenségeket. Az arcfelismerő technológiát például az etnikai kisebbségek magasabb hibaaránya miatt bírálták, ami súlyos, valós következményekkel jár. 2020-ban Robert Williams, egy fekete férfi, jogtalanul letartóztatták Detroitban egy hibás arcfelismerő egyezés miatt, ami rávilágít az ilyen technológiai elfogultságok társadalmi hatására.

Gazdasági szempontból a globális sokszínűség figyelmen kívül hagyása a mesterséges intelligencia fejlesztésében korlátozhatja az innovációt és csökkentheti a piaci lehetőségeket. Azok a vállalatok, amelyek nem veszik figyelembe a különböző perspektívákat, a potenciális felhasználók nagy szegmenseinek elidegenítését kockáztatják. Egy 2023 McKinsey-jelentés becslések szerint a generatív mesterséges intelligencia évente 2.6 billió és 4.4 billió dollár közötti hozzájárulást jelenthet a globális gazdasághoz. Ennek a lehetőségnek a kiaknázása azonban olyan inkluzív AI-rendszerek létrehozásán múlik, amelyek világszerte különféle populációkat szolgálnak ki.

Az elfogultságok kezelésével és a mesterséges intelligencia fejlesztésének kiterjesztésével a vállalatok új piacokat fedezhetnek fel, ösztönözhetik az innovációt, és biztosíthatják, hogy az AI előnyei egyenlően oszlanak meg az összes régió között. Ez rávilágít arra, hogy olyan AI-rendszereket kell kiépíteni, amelyek hatékonyan tükrözik és szolgálják a globális lakosságot.

A nyelv mint az inkluzivitás akadálya

A nyelvek mélyen kötődnek a kultúrához, az identitáshoz és a közösséghez, de az AI-rendszerek gyakran nem tükrözik ezt a sokszínűséget. A legtöbb mesterséges intelligencia eszköz, beleértve a virtuális asszisztenseket és a chatbotokat is, jól teljesít néhány széles körben beszélt nyelven, és figyelmen kívül hagyja a kevésbé képviselt nyelveket. Ez az egyensúlyhiány azt jelenti, hogy az őslakos nyelveket, regionális dialektusokat és kisebbségi nyelveket ritkán támogatják, ami tovább marginalizálja az ezeket beszélő közösségeket.

Bár az olyan eszközök, mint a Google Fordító, átalakították a kommunikációt, még mindig sok nyelvvel küzdenek, különösen azokkal, amelyek nyelvtanilag bonyolultak vagy korlátozott a digitális jelenlétük. Ez a kizárás azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia által hajtott eszközök milliói továbbra is elérhetetlenek vagy hatástalanok, ami növeli a digitális megosztottságot. A 2023-es UNESCO-jelentés Felfedte, hogy a világ nyelveinek több mint 40%-át fenyegeti az eltűnés veszélye, és az AI-rendszerekből való hiányuk felerősíti ezt a veszteséget.

Az AI-rendszerek megerősítik a nyugati dominanciát a technológia terén, mivel a világ nyelvi sokszínűségének csak egy töredékét részesítik előnyben. Ennek a szakadéknak a megszüntetése elengedhetetlen annak biztosításához, hogy a mesterséges intelligencia valóban befogadóvá váljon, és a közösségeket szerte a világon szolgálja, függetlenül attól, hogy milyen nyelven beszélnek.

A nyugati torzítás kezelése az AI-ban

A nyugati torzítás kijavításához az AI-ban jelentősen meg kell változtatni az AI-rendszerek tervezését és képzését. Az első lépés a változatosabb adatkészletek létrehozása. Az AI-nak többnyelvű, multikulturális és regionálisan reprezentatív adatokra van szüksége ahhoz, hogy világszerte szolgálja az embereket. Olyan projektek, mint masakhane, amely támogatja az afrikai nyelveket, és AI4Bharat, amely az indiai nyelvekre fókuszál, remek példái annak, hogyan lehet sikeres az inkluzív AI fejlesztés.

A technológia is segíthet a probléma megoldásában. Összevont tanulás adatgyűjtést és képzést tesz lehetővé alulreprezentált régiókból a magánélet kockáztatása nélkül. Megmagyarázható AI Az eszközök valós időben megkönnyítik a torzítások észlelését és kijavítását. A technológia azonban önmagában nem elég. A kormányoknak, a magánszervezeteknek és a kutatóknak együtt kell működniük a hiányosságok pótlása érdekében.

A törvények és a politikák szintén kulcsszerepet játszanak. A kormányoknak be kell tartaniuk azokat a szabályokat, amelyek sokféle adatot igényelnek a mesterséges intelligencia képzése során. A vállalatokat felelősségre kell vonniuk az elfogult eredményekért. Ugyanakkor az érdekképviseleti csoportok felhívhatják a figyelmet és szorgalmazhatják a változást. Ezek a lépések biztosítják, hogy az AI-rendszerek a világ sokszínűségét képviseljék, és mindenkit tisztességesen szolgáljanak ki.

Ráadásul az együttműködés ugyanolyan fontos, mint a technológia és a szabályozás. A rosszul ellátott régiók fejlesztőinek és kutatóinak részt kell venniük az AI létrehozási folyamatában. Meglátásaik biztosítják, hogy az AI-eszközök kulturális szempontból relevánsak és praktikusak legyenek a különböző közösségek számára. A technológiai vállalatoknak is felelősségük van ezekbe a régiókba fektetni. Ez azt jelenti, hogy finanszírozni kell a helyi kutatásokat, különféle csapatokat kell felvenni, és olyan partnerségeket kell létrehozni, amelyek a befogadásra összpontosítanak.

A lényeg

Az AI képes átalakítani az életeket, áthidalni a szakadékokat és lehetőségeket teremteni, de csak akkor, ha mindenki számára működik. Amikor az AI-rendszerek figyelmen kívül hagyják a kultúrák, nyelvek és perspektívák gazdag sokféleségét világszerte, nem váltják be ígéreteiket. A nyugati torzítás kérdése az MI-ben nem csupán technikai hiba, hanem olyan probléma, amely sürgős figyelmet igényel. A tervezésben, az adatokban és a fejlesztésben az inkluzivitás előtérbe helyezésével az AI olyan eszközzé válhat, amely minden közösséget felemel, nem csak néhány kiváltságos csoportot.