בינה מלאכותית (AI) משנה במהירות היבטים שונים של החיים המודרניים, כולל שירותי בריאות, פיננסים, הובלה, ורבים אחרים. בעוד של-AI יש פוטנציאל לחולל מהפכה בעולם שלנו לטובה, יש לה גם כמה מלכודות רציניות. אחד המרכזיים הוא פיתוח הטיה במערכות AI. הטיה בבינה מלאכותית יכולה להוביל ליחס לא הוגן ליחידים או לקבוצות ובסופו של דבר להנציח אפליה ואי שוויון בנימוסים עמוקים יותר מאי פעם. במאמר זה, נחקור כיצד הטיה יכולה להתפתח ב-AI ואת ההשלכות הפוטנציאליות של זה. בנוסף, נספק כמה המלצות למניעתה.
"הטיה בבינה מלאכותית יכולה להוביל ליחס לא הוגן ליחידים או לקבוצות ובסופו של דבר להנציח אפליה ואי שוויון בנימוסים עמוקים יותר מאי פעם".
-קרלה ואז
כיצד מתפתחת הטיה ב-AI
בינה מלאכותית טובה רק כמו הנתונים שהיא מקבלת. לכן, אם הנתונים מוטים, גם ה-AI יהיה מוטה. הטיה ב-AI מתפתחת כאשר הנתונים המוזנים לאלגוריתם למידת המכונה אינם מייצגים את כלל האוכלוסייה. למרבה הצער, זה יכול לקרות לעתים קרובות יותר ממה שהיינו רוצים.
למידת מכונה אלגוריתמים נועדו ללמוד מנתונים, ולכן האיכות והכמות של הנתונים המוזנים לאלגוריתם הם קריטיים. ככל שהאלגוריתם מקבל יותר נתונים, תחזיותיו נעשות מדויקות יותר.
לאחר מכן האלגוריתם מנתח ומעבד את הנתונים כדי לזהות דפוסים, קשרים ותובנות אחרות. לאחר שהוא למד מהנתונים, האלגוריתם יכול ליישם את ההבנה שלו על מערכי נתונים חדשים כדי לקבל תחזיות או החלטות.
עם זאת, מה אם הנתונים שמזינים את למידת המכונה אינם ממחישים את כלל האוכלוסייה, או מה אם התיוג אינו מדויק? זה יכול להוביל להטיה ולאי דיוקים בתחזיות האלגוריתם. אם אלגוריתם מאומן על נתונים שמייצגים בעיקר גזע או מין אחדer, ייתכן שהוא לא מייצג במדויק את כל האוכלוסייה.
לדוגמה, אם אלגוריתם בינה מלאכותית מאומן באמצעות נתונים הכוללים רק נבדקים גברים לבנים, סביר להניח שהאלגוריתם יפיק תוצאות מוטות כאשר יוחל על אוכלוסיות אחרות, כגון נשים או אנשים צבעוניים.
הסיבה לכך היא של-AI לא תהיה מספיק חשיפה למאפיינים ולחוויות הייחודיות של קבוצות אלו. באופן דומה, אם הנתונים מסומנים בצורה שגויה, האלגוריתם ילמד דפוסים שגויים, מה שעלול לגרום לקבלת החלטות מוטה.
לכן, חיוני להבטיח שהנתונים המשמשים למידת מכונה יהיו מייצגים ומסומנים במדויק כדי למנוע הטיות ואי דיוקים.
בנוסף, הטיה יכולה להתפתח גם כאשר יוצרי אלגוריתמי ה-AI מוטים בעצמם. לדוגמה, אם המתכנתים אינם מודעים להטיות המשתמעות שלהם, ההטיות הללו עשויות להתבטא במערכת הבינה המלאכותית שהם יוצרים. זה יכול להוביל להנצחת סטריאוטיפים ואפליה באלגוריתם.
תוצאות של AI עם Bias Embedded
ההשלכות של הטיה ב-AI יכולות להיות חמורות. לדוגמה, מערכת בינה מלאכותית המשמשת להעסקת מועמדים עשויה להפלות מועמדים מוסמכים על סמך מינם או גזעם. באופן דומה, אלגוריתם AI המשמש במערכת המשפט הפלילי עלול לתייג באופן לא הוגן קבוצות מסוימות כבעלי סיכון גבוה ולהוביל לענישה מחמירה. בתוך ה תעשיית הבריאות, מערכת בינה מלאכותית המוטה נגד נתונים דמוגרפיים מסוימים עלולה להוביל לאבחנות ותוכניות טיפול לא מדויקות.
דוגמה אחת היא כלי גיוס הבינה המלאכותית של אמזון, שהוכשר באמצעות קורות חיים שהוגשו במשך 10 שנים. האלגוריתם למד להעניש קורות חיים המכילים מילות מפתח הקשורות לנשים, כמו "נשים", וקורות חיים מופחתים של בוגרות מכללות לנשים.
במקרה אחר, מערכת זיהוי פנים המשמשת את רשויות החוק נמצאה מוטה כלפי אנשים צבעוניים, מה שהוביל לזיהויים כוזבים ולמעצרים. דוגמאות אלו מדגישות את החשיבות של התייחסות להטיה במערכות בינה מלאכותית כדי להבטיח שהן הוגנות ושוויוניות לכולם.
כיצד למנוע הטיה לזחול לתוך AI
ישנן מספר דרכים למנוע הטיה ב-AI. ראשית, חשוב לוודא שהנתונים המשמשים לאימון מערכות AI מייצגים את כלל האוכלוסייה. ניתן להשיג זאת על ידי איסוף נתונים ממקורות מגוונים והכללת מגוון של אנשים מרקעים ודמוגרפיים שונים. בנוסף, מתכנתי בינה מלאכותית צריכים להיות מודעים להטיות המובלעות שלהם ולנקוט באמצעים כדי להפחית אותן.
דרך נוספת למנוע הטיה בבינה מלאכותית היא ליישם הנחיות וסטנדרטים אתיים לפיתוח בינה מלאכותית. זה יכול לכלול הקמת צוותים מגוונים לפיתוח ובדיקת מערכות בינה מלאכותית, ביצוע ביקורות סדירות של אלגוריתמי בינה מלאכותית ודרישת שקיפות בתהליך קבלת ההחלטות של מערכת הבינה המלאכותית.
זה חיוני לתת עדיפות לגיוון והכלה בתעשיית הבינה המלאכותית. זה כולל קידום גיוון בגיוס עובדים, מתן שוויון הזדמנויות לכולם וקידום תרבות של פתיחות והכלה. על ידי כך, אנו יכולים להבטיח שמערכות בינה מלאכותית מפותחות ומשתמשות בהן בצורה הוגנת ושוויונית.
הכוח לשנות מול להנציח
לסיכום, בעוד של-AI יש פוטנציאל לשנות את העולם שלנו לטובה, יש לה גם פוטנציאל להנציח אפליה ואי-שוויון. לכן, חיוני לנקוט באמצעים כדי למנוע הטיה במערכות AI ולפקח עליה עין בכל שלב של למידת מכונה.
על ידי קידום גיוון, הכלה והנחיות אתיות, אנו קרובים יותר להבטיח שמערכות בינה מלאכותית יפתחו וישתמשו בהן בצורה הוגנת ושוויונית.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
- מקור: https://www.iotforall.com/how-bias-creeps-into-ai-systems-and-what-we-can-do-about-it
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- 1
- 10
- a
- אודות
- מדויק
- במדויק
- הושג
- בנוסף
- פְּנִיָה
- נגד
- AI
- מערכות AI
- אַלגוֹרִיתְם
- אלגוריתמים
- תעשיות
- גם
- an
- ניתוחים
- ו
- אחר
- יישומית
- החל
- ARE
- מעצרים
- מאמר
- AS
- היבטים
- המשויך
- ביקורת
- רקע
- מבוסס
- BE
- כי
- להיות
- מוטב
- הטיה
- מְשׁוּחָד
- הטיות
- by
- CAN
- מועמדים
- מקרה
- מסוים
- מאפיינים
- קרוב יותר
- איסוף
- מכללות
- צֶבַע
- מסקנה
- מוליך
- השלכות
- יכול
- לִיצוֹר
- יוצרים
- פלילי
- משפט פלילי
- קריטי
- מכריע
- תַרְבּוּת
- נתונים
- ערכות נתונים
- קבלת החלטות
- החלטות
- עמוק יותר
- דמוגרפיה
- מעוצב
- לפתח
- מפותח
- צעצועי התפתחות
- מפתחת
- אחר
- אפליה
- שונה
- גיוון
- גיוון והכללה
- do
- עושה
- שודרג לאחור
- אַכִיפָה
- מספיק
- לְהַבטִיחַ
- הבטחתי
- שלם
- שווה
- הוֹגֶן
- חיוני
- מקימים
- Ether (ETH)
- אֶתִי
- אי פעם
- כל
- דוגמה
- דוגמאות
- חוויות
- לחקור
- חשיפה
- עין
- פנים
- זיהוי פנים
- הוגן
- למדי
- שקר
- הפד
- לממן
- בעד
- מצא
- החל מ-
- מין
- טוב
- קבוצה
- הנחיות
- לקרות
- קשה יותר
- יש
- בריאות
- סיכון גבוה
- להבליט
- שכירה
- איך
- HTTPS
- לזהות
- if
- ליישם
- חשיבות
- חשוב
- in
- לֹא מְדוּיָק
- לכלול
- כולל
- כולל
- הַכלָלָה
- הכלילות
- לא נכון
- אנשים
- תעשייה
- אי שוויון
- תובנות
- למשל
- מוֹדִיעִין
- אל תוך
- IOT
- IT
- שֶׁלָה
- jpg
- שופט
- שמור
- תווית
- תיוג
- חוק
- אכיפת החוק
- עוֹפֶרֶת
- מוביל
- לִלמוֹד
- למד
- למידה
- החיים
- כמו
- סביר
- מכונה
- למידת מכונה
- מגמות
- לעשות
- דרך
- רב
- max-width
- מאי..
- אמצעים
- להקל
- מודרני
- יותר
- חדש
- of
- לעתים קרובות
- on
- פעם
- ONE
- רק
- פתיחות
- הזדמנויות
- or
- אחר
- אחרים
- שלנו
- יותר
- שֶׁלוֹ
- דפוסי
- אֲנָשִׁים
- תוכניות
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- אוכלוסייה
- אוכלוסיות
- פוטנציאל
- כּוֹחַ
- התחזיות
- למנוע
- מניעה
- בראש ובראשונה
- תיעדוף
- תהליך
- תהליכים
- לייצר
- מתכנתים
- קידום
- לספק
- מתן
- מוסמך
- איכות
- כמות
- גזע
- רכס
- מהר
- מקבל
- הכרה
- המלצות
- גיוס
- רגיל
- מערכות יחסים
- לייצג
- נציג
- מייצג
- תוצאה
- תוצאות
- לְחוֹלֵל מַהְפֵּכָה
- לראות
- רציני
- סטים
- כמה
- קשה
- צריך
- באופן דומה
- So
- כמה
- מקורות
- תקנים
- שלב
- הוגש
- כזה
- מערכת
- מערכות
- לקחת
- צוותי
- מבחן
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- עצמם
- אז
- לכן
- אלה
- הֵם
- זֶה
- ל
- כלי
- רכבת
- מְאוּמָן
- לשנות
- הפיכה
- שקיפות
- טיפול
- בסופו של דבר
- הבנה
- לא הוגן
- לצערי
- ייחודי
- מְשׁוּמָשׁ
- באמצעות
- שונים
- vs
- היה
- דֶרֶך..
- דרכים
- we
- מה
- מתי
- אשר
- בזמן
- לבן
- כל
- יצטרך
- עם
- נשים
- עוֹלָם
- שנים
- זפירנט