AI Bias & Cultural Stereotypes: Effekter, Aschränkungen, & Mitigatioun

Kënschtlech Intelligenz (AI), besonnesch Generativ AI, weider Erwaardungen iwwerschreiden mat senger Fäegkeet fir mënschlech Erkenntnis an Intelligenz ze verstoen an ze mimikéieren. Wéi och ëmmer, a ville Fäll kënnen d'Resultater oder Prognosen vun AI Systemer verschidden Aarte vun AI Bias reflektéieren, sou wéi kulturell a rassesch.

de Buzzfeed"Barbies vun der Welt” Blog (deen elo geläscht ass) manifestéiert dës kulturell Biases an Ongenauegkeeten kloer. Dës 'Barbies' goufen erstallt mat midjourney - e féierende AI Bildgenerator, fir erauszefannen wéi Barbien an all Deel vun der Welt ausgesinn. Mir wäerte méi iwwer dëst spéider schwätzen.

Awer dëst ass net déi éischte Kéier datt AI "rassistesch" war oder onpräzis Resultater produzéiert. Zum Beispill, am Joer 2022 war Apple gedréint iwwer Uschëllegungen datt de Bluttsauerstoffsensor vun der Apple Watch géint d'Faarwen veruerteelt war. An engem anere gemellt Fall hunn Twitter Benotzer dat fonnt Twitter d'automatesch Bild-cropping AI favoriséiert d'Gesiichter vu wäisse Leit iwwer schwaarz Individuen a Fraen iwwer Männer. Dëst sinn kritesch Erausfuerderungen, an hinnen unzegoen ass wesentlech Erausfuerderung.

An dësem Artikel wäerte mir kucken wat AI Bias ass, wéi et eis Gesellschaft beaflosst, a kuerz diskutéiere wéi Praktiker kënnen ze béissen et fir Erausfuerderunge wéi kulturell Stereotypen unzegoen.

Wat ass AI Bias?

AI Bias geschitt wann AI Modeller diskriminatoresch Resultater géint bestëmmte Demographie produzéieren. Verschidde Aarte vu Biases kënnen AI Systemer erakommen a falsch Resultater produzéieren. E puer vun dësen AI Biases sinn:

• Stereotypesch Bias: Stereotypesch Bias bezitt sech op de Phänomen wou d'Resultater vun engem AI Modell aus Stereotypen oder erkannten Notioune iwwer eng gewëssen demographesch besteet.
• Rassendiskriminéierung: Rassistesch Bias an AI geschitt wann d'Resultat vun engem AI Modell diskriminatoresch an ongerecht ass fir eng Persoun oder Grupp baséiert op hirer Ethnie oder Rass.
• Kulturell Viraussetzung: Kulturell Bias kënnt an d'Spill wann d'Resultater vun engem AI Modell eng gewësse Kultur iwwer eng aner favoriséieren.

Nieft Biases kënnen aner Themen och d'Resultater vun engem AI System behënneren, sou wéi:

• Ongenauegkeeten: Ongenauegkeeten geschéien wann d'Resultater produzéiert vun engem AI Modell falsch sinn wéinst inkonsistent Trainingsdaten.
• Halluzinatiounen: Halluzinatiounen geschéien wann AI Modeller fiktiv a falsch Resultater produzéieren déi net op sachlechen Donnéeën baséieren.

Den Impakt vun AI Bias op Gesellschaft

Den Impakt vun der AI Bias op d'Gesellschaft kann schiedlech sinn. Biased AI Systemer kënnen ongenau Resultater produzéieren, déi d'Virurteeler, déi schonn an der Gesellschaft existéieren, verstäerken. Dës Resultater kënnen d'Diskriminéierung an d'Rechterverletzungen erhéijen, d'Aarbechtsprozesser beaflossen an d'Vertrauen an d'AI Technologie reduzéieren.

Och biased AI Resultater féieren dacks zu ongenaue Prognosen, déi schwéier Konsequenze fir onschëlleg Individuen hunn. Zum Beispill, am August 2020, Robert McDaniel gouf d'Zil vun engem kriminellen Akt wéinst dem Chicago Police Department's prévisive Polizei Algorithmus, deen hien als "Persoun vun Interesse" bezeechent.

Ähnlech kënne biased Gesondheetsariichtung AI Systemer akut Patienteresultater hunn. Am Joer 2019, Science entdeckt, datt e wäit benotzt US medezinesch Algorithmus war rassistesch partizipéiert géint Leit vu Faarf, wat zu schwaarze Patienten gefouert huet manner héich-Risiko Betreiungsmanagement ze kréien.

Barbies vun der Welt

Am Juli 2023, Buzzfeed huet e Blog publizéiert besteet aus 194 AI-generéiert Barbien aus der ganzer Welt. De Post ass viral op Twitter gaang. Och wann Buzzfeed eng Verzichterklärung Ausso geschriwwen huet, huet et d'Netizens net verhënnert fir op rassistesch a kulturell Ongenauegkeeten ze weisen. Zum Beispill huet d'AI-generéiert Bild vun der däitscher Barbie d'Uniform vun engem SS Nazi allgemeng

Ähnlech gouf d'AI-generéiert Bild vun enger Südsudan Barbie gewisen, déi eng Pistoul op hirer Säit hält, déi déif verwuerzelt Bias an AI Algorithmen reflektéiert.

Dovun ofgesinn hunn e puer aner Biller kulturell Ongenauegkeeten gewisen, sou wéi d'Qatar Barbie mat engem Ghutra, eng traditionell Kappbekleedung vun arabesche Männer.

Dëse Blog Post krut e massive Réckbléck fir kulturell Stereotyping a Bias. Déi London Interdisciplinary School (LIS) genannt representativ Schued dat muss am Scheck gehale ginn andeems se Qualitéitsnormen imposéieren an AI Iwwerwaachungsorganer opstellen.

Aschränkungen vun AI Modeller

AI huet d'Potenzial fir revolutionéiert vill Industrien. Awer wann Szenarie wéi déi hei uewen erwähnt ginn, kann et zu engem Réckgang vun der allgemenger AI Adoptioun féieren, wat zu verpasste Méiglechkeeten resultéiert. Esou Fäll geschéien typesch wéinst bedeitend Aschränkungen an AI Systemer, wéi:

• Mangel u Kreativitéit: Zënter AI kann nëmmen Entscheedunge baséieren op de gegebene Trainingsdaten, et feelt d'Kreativitéit fir ausserhalb vun der Këscht ze denken, wat d'kreativ Problemléisung behënnert.

• Mangel u kontextuellt Verständnis: AI Systemer hu Schwieregkeeten, kontextuell Nuancen oder Sproochausdréck vun enger Regioun ze verstoen, wat dacks zu Feeler an de Resultater féiert.

• Training Bias: AI setzt op historesch Donnéeën déi all Zorte vu diskriminatoresche Proben enthalen kënnen. Wärend Training kann de Modell einfach diskriminatoresch Mustere léieren fir ongerecht a partiell Resultater ze produzéieren.

Wéi Reduzéiere Bias an AI Modeller

Experten Schätzung datt bis 2026 90% vum Online Inhalt synthetesch generéiert kënne ginn. Dofir ass et vital fir séier Themen ze minimiséieren déi an Generative AI Technologien präsent sinn.

Verschidde Schlësselstrategie kënne implementéiert ginn fir Bias an AI Modeller ze reduzéieren. E puer vun dësen sinn:

• Assuréieren d'Datequalitéit: Komplett, präzis a propper Donnéeën an en AI-Modell ophuelen kann hëllefen, Bias ze reduzéieren a méi genee Resultater ze produzéieren.
• Verschidde Datensets: Verschidden Datesätz an en AI System aféieren kann hëllefe Bias ze reduzéieren well den AI System mat der Zäit méi inklusiv gëtt.

• Feedback Loops: Mat enger konstanter Feedback a Léierschleife, AI Modeller kënnen hir Resultater graduell verbesseren

• Erweidert Reglementer: Global AI Reglementer sinn entscheedend fir d'Qualitéit vun AI Systemer iwwer Grenzen z'erhalen. Dofir mussen international Organisatiounen zesumme schaffen fir AI Standardiséierung ze garantéieren.

• Erhéicht Adoptioun vu Responsabel AI: Verantwortlech AI Strategien droen positiv bäi fir d'AI Bias ze reduzéieren, d'Gerechtegkeet an d'Genauegkeet an AI Systemer ze kultivéieren, a suergen datt se eng divers Benotzerbasis déngen wärend se no kontinuéierlech Verbesserung striewen.

Andeems Dir verschidden Datesätz, ethesch Verantwortung an oppe Kommunikatiounsmedien integréiert, kënne mir suergen datt AI eng Quell vu positiver Verännerung weltwäit ass.

Wann Dir méi iwwer Bias an d'Roll vun der kënschtlecher Intelligenz an eiser Gesellschaft léiere wëllt, liest déi folgend Blogs.

• Wéi d'Stied féierend Technologien ofsetzen, déi onparteiesch AI Algorithmen benotzen
• AI kann falsch Informatioun a Bias an Neiegkeeten bekämpfen
• Bias a Fairness vun AI-baséiert Systemer bannent Finanzkriminalitéit
• En AI-Driven Bias Checker fir News Artikelen, verfügbar am Python