Zachodnie uprzedzenia w dziedzinie sztucznej inteligencji: dlaczego brakuje globalnych perspektyw

An Asystent AI daje nieistotną lub mylącą odpowiedź na proste pytanie, ujawniając istotny problem, ponieważ ma trudności ze zrozumieniem niuansów kulturowych lub wzorców językowych poza swoim szkoleniem. Ten scenariusz jest typowy dla miliardów ludzi, którzy polegają na AI w zakresie podstawowych usług, takich jak opieka zdrowotna, edukacja lub wsparcie w pracy. Dla wielu te narzędzia zawodzą, często błędnie przedstawiając lub całkowicie wykluczając ich potrzeby.

Systemy sztucznej inteligencji (AI) są w dużej mierze napędzane przez języki, kultury i perspektywy Zachodu, tworząc zawężoną i niepełną reprezentację świata. Systemy te, zbudowane na tendencyjnych zbiorach danych i algorytmach, nie odzwierciedlają różnorodności globalnych populacji. Wpływ ten wykracza poza ograniczenia techniczne, pogłębiając nierówności społeczne i podziały. Rozwiązanie tej nierównowagi jest niezbędne, aby zrozumieć i wykorzystać potencjał AI, by służyć całej ludzkości, a nie tylko uprzywilejowanym.

Zrozumienie źródeł stronniczości w AI

Stronniczość AI nie jest po prostu błędem lub niedopatrzeniem. Wynika ze sposobu projektowania i rozwoju systemów AI. Historycznie rzecz biorąc, badania i innowacje w dziedzinie AI były skoncentrowane głównie w krajach zachodnich. Koncentracja ta doprowadziła do dominacji języka angielskiego jako podstawowego języka publikacji akademickich, zestawów danych i ram technologicznych. W związku z tym podstawowy projekt systemów AI często nie uwzględnia różnorodności kultur i języków globalnych, pozostawiając rozległe regiony niedoreprezentowane.

Uprzedzenia w AI można zazwyczaj podzielić na uprzedzenia algorytmiczne i uprzedzenia oparte na danych. Uprzedzenia algorytmiczne występują, gdy logika i reguły w modelu AI faworyzują określone wyniki lub populacje. Na przykład algorytmy rekrutacyjne trenowane na historycznych danych o zatrudnieniu mogą nieumyślnie faworyzować określone dane demograficzne, wzmacniając dyskryminację systemową.

Z drugiej strony, stronniczość oparta na danych wynika z wykorzystywania zbiorów danych odzwierciedlających istniejące nierówności społeczne. Rozpoznawanie twarzy Technologia ta na przykład często sprawdza się lepiej w przypadku osób o jaśniejszej karnacji, ponieważ zestawy danych szkoleniowych składają się głównie z obrazów pochodzących z regionów zachodnich.

Raport z 2023 r. Autorstwa Instytut AI Now podkreślił koncentrację rozwoju AI i władzy w krajach zachodnich, szczególnie w Stanach Zjednoczonych i Europie, gdzie dominują duże firmy technologiczne. Podobnie, Raport o indeksie AI Uniwersytetu Stanforda z 2023 r. podkreśla znaczący wkład tych regionów w globalne badania i rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji, odzwierciedlający wyraźną dominację Zachodu w dziedzinie zbiorów danych i innowacji.

Ta strukturalna nierównowaga stwarza pilną potrzebę przyjęcia przez systemy sztucznej inteligencji bardziej inkluzywnych podejść, odzwierciedlających różne perspektywy i realia globalnej populacji.

Globalny wpływ różnic kulturowych i geograficznych w dziedzinie sztucznej inteligencji

Dominacja zachodnich zbiorów danych doprowadziła do powstania znacznych uprzedzeń kulturowych i geograficznych w systemach sztucznej inteligencji, co ograniczyło ich skuteczność w przypadku zróżnicowanych populacji. Wirtualni asystencina przykład, może łatwo rozpoznawać idiomatyczne wyrażenia lub odniesienia powszechne w społeczeństwach zachodnich, ale często nie potrafi właściwie odpowiedzieć użytkownikom z innych środowisk kulturowych. Pytanie o lokalną tradycję może otrzymać niejasną lub niepoprawną odpowiedź, odzwierciedlającą brak świadomości kulturowej systemu.

Te uprzedzenia wykraczają poza kulturowe błędne przedstawienie i są dodatkowo wzmacniane przez geograficzne dysproporcje. Większość danych dotyczących szkolenia AI pochodzi z miejskich, dobrze połączonych regionów Ameryki Północnej i Europy i nie obejmuje w wystarczającym stopniu obszarów wiejskich i krajów rozwijających się. Ma to poważne konsekwencje w sektorach krytycznych.

Narzędzia sztucznej inteligencji w rolnictwie, zaprojektowane do przewidywania plonów lub wykrywania szkodników, często zawodzą w regionach takich jak Afryka Subsaharyjska czy Azja Południowo-Wschodnia, ponieważ systemy te nie są dostosowane do specyficznych warunków środowiskowych i praktyk rolniczych panujących w tych regionach. Podobnie, systemy sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, zazwyczaj trenowane na danych z zachodnich szpitali, mają trudności z stawianiem trafnych diagnoz dla populacji w innych częściach świata. Badania wykazały, że dermatologiczne modele sztucznej inteligencji trenowane głównie na jaśniejszej karnacji radzą sobie znacznie gorzej w testach na różnych typach skóry. Na przykład, studium 2021 odkryli, że modele AI do wykrywania chorób skóry doświadczyły 29-40% spadku dokładności po zastosowaniu do zestawów danych, które obejmowały ciemniejsze odcienie skóry. Problemy te wykraczają poza ograniczenia techniczne, odzwierciedlając pilną potrzebę bardziej inkluzywnych danych w celu ratowania życia i poprawy globalnych wyników zdrowotnych.

Społeczne implikacje tego uprzedzenia są daleko idące. Systemy AI zaprojektowane w celu wzmocnienia pozycji jednostek często tworzą bariery. Platformy edukacyjne oparte na AI mają tendencję do priorytetowego traktowania zachodnich programów nauczania, pozostawiając uczniów w innych regionach bez dostępu do odpowiednich lub zlokalizowanych zasobów. Narzędzia językowe często nie potrafią uchwycić złożoności lokalnych dialektów i wyrażeń kulturowych, co czyni je nieskutecznymi dla ogromnych segmentów globalnej populacji.

Uprzedzenia w AI mogą wzmacniać szkodliwe założenia i pogłębiać nierówności systemowe. Na przykład technologia rozpoznawania twarzy spotkała się z krytyką za wyższe wskaźniki błędów wśród mniejszości etnicznych, co prowadzi do poważnych konsekwencji w świecie rzeczywistym. W 2020 r. Robert Williams, czarnoskóry mężczyzna, został niesłusznie aresztowany w Detroit z powodu błędnego rozpoznania twarzy, co pokazuje, jaki wpływ na społeczeństwo mają tego typu technologiczne uprzedzenia.

Ekonomicznie rzecz biorąc, zaniedbanie globalnej różnorodności w rozwoju AI może ograniczyć innowacyjność i zmniejszyć możliwości rynkowe. Firmy, które nie uwzględniają różnorodnych perspektyw, ryzykują wyobcowaniem dużych segmentów potencjalnych użytkowników. A 2023 Raport McKinseya szacuje się, że generatywna sztuczna inteligencja mogłaby wnieść od 2.6 biliona do 4.4 biliona dolarów rocznie do światowej gospodarki. Jednak realizacja tego potencjału zależy od stworzenia inkluzywnych systemów sztucznej inteligencji, które będą odpowiadać zróżnicowanym populacjom na całym świecie.

Poprzez zajęcie się stronniczością i rozszerzenie reprezentacji w rozwoju AI firmy mogą odkrywać nowe rynki, napędzać innowacje i zapewnić, że korzyści z AI będą dzielone sprawiedliwie we wszystkich regionach. Podkreśla to ekonomiczny imperatyw budowania systemów AI, które skutecznie odzwierciedlają i służą globalnej populacji.

Język jako bariera inkluzywności

Języki są głęboko związane z kulturą, tożsamością i społecznością, jednak systemy AI często nie odzwierciedlają tej różnorodności. Większość narzędzi AI, w tym wirtualni asystenci i chatboty, dobrze sobie radzą w kilku powszechnie używanych językach i pomijają te mniej reprezentowane. Ta nierównowaga oznacza, że ​​języki rdzenne, dialekty regionalne i języki mniejszościowe są rzadko obsługiwane, co jeszcze bardziej marginalizuje społeczności, które się nimi posługują.

Chociaż narzędzia takie jak Tłumacz Google przekształciły komunikację, nadal mają problemy z wieloma językami, zwłaszcza tymi o złożonej gramatyce lub ograniczonej obecności cyfrowej. To wykluczenie oznacza, że ​​miliony narzędzi opartych na sztucznej inteligencji pozostają niedostępne lub nieskuteczne, co pogłębia przepaść cyfrową. Raport UNESCO za rok 2023 ujawniło, że ponad 40% języków świata jest zagrożonych zniknięciem, a ich brak w systemach sztucznej inteligencji pogłębia ten proces.

Systemy sztucznej inteligencji wzmacniają dominację Zachodu w dziedzinie technologii, traktując priorytetowo jedynie niewielki ułamek światowej różnorodności językowej. Załatwienie tej luki jest niezbędne, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja stanie się prawdziwie inkluzywna i będzie służyć społecznościom na całym świecie, niezależnie od języka, którym się posługują.

Rozwiązywanie problemu zachodnich uprzedzeń w sztucznej inteligencji

Naprawa zachodnich uprzedzeń w AI wymaga znaczącej zmiany sposobu projektowania i trenowania systemów AI. Pierwszym krokiem jest stworzenie bardziej zróżnicowanych zestawów danych. AI potrzebuje wielojęzycznych, wielokulturowych i reprezentatywnych regionalnie danych, aby służyć ludziom na całym świecie. Projekty takie jak masakhane, który obsługuje języki afrykańskie i AI4Bharat, skupiające się na językach indyjskich, stanowią doskonałe przykłady powodzenia inkluzywnego rozwoju sztucznej inteligencji.

Technologia również może pomóc rozwiązać ten problem. Sfederowane uczenie się umożliwia zbieranie danych i szkolenia z niedoreprezentowanych regionów bez narażania prywatności. Wytłumaczalne AI narzędzia ułatwiają wykrywanie i korygowanie błędów w czasie rzeczywistym. Jednak sama technologia nie wystarczy. Rządy, organizacje prywatne i badacze muszą współpracować, aby wypełnić luki.

Prawa i polityki również odgrywają kluczową rolę. Rządy muszą egzekwować przepisy, które wymagają zróżnicowanych danych w szkoleniu AI. Powinny pociągać firmy do odpowiedzialności za stronnicze wyniki. Jednocześnie grupy adwokackie mogą zwiększać świadomość i naciskać na zmiany. Te działania zapewniają, że systemy AI reprezentują różnorodność świata i służą wszystkim w uczciwy sposób.

Co więcej, współpraca jest równie ważna jak technologia i regulacje. Deweloperzy i badacze z niedostatecznie obsługiwanych regionów muszą być częścią procesu tworzenia AI. Ich spostrzeżenia zapewniają, że narzędzia AI są kulturowo istotne i praktyczne dla różnych społeczności. Firmy technologiczne również mają obowiązek inwestowania w te regiony. Oznacza to finansowanie lokalnych badań, zatrudnianie zróżnicowanych zespołów i tworzenie partnerstw, które koncentrują się na inkluzji.

Bottom Line

AI ma potencjał, aby zmieniać życie, łączyć luki i tworzyć możliwości, ale tylko wtedy, gdy działa dla wszystkich. Kiedy systemy AI pomijają bogactwo różnorodności kultur, języków i perspektyw na całym świecie, nie spełniają swoich obietnic. Kwestia zachodnich uprzedzeń w AI to nie tylko wada techniczna, ale problem, który wymaga pilnej uwagi. Poprzez priorytetowe traktowanie inkluzywności w projektowaniu, danych i rozwoju, AI może stać się narzędziem, które podniesie na duchu wszystkie społeczności, a nie tylko uprzywilejowaną garstkę.