خطرات هوش مصنوعی مغرضانه


ناگفته نماند که بازار دیجیتال دائماً در حال تغییر است و ما به آن عادت کرده‌ایم، اما در ماه‌های اخیر هوش مصنوعی (AI) و تأثیر آن بر کسانی که آنلاین کار می‌کنند، بسیاری از بازاریابان و تولیدکنندگان محتوا را شب‌ها بیدار نگه داشته است.

این به این دلیل است که در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی روزمره ما تبدیل شده‌اند و نحوه تعامل انسان‌ها با فناوری را تغییر داده‌اند، آنها در معرض سوگیری‌هایی هستند که می‌تواند منجر به عواقب ناخواسته مانند هر خلقت انسانی شود.

بنابراین جای تعجب نیست که در گزارش اخیر HubSpot، بازاریابان، متخصصان فروش و پرسنل خدمات مشتری نسبت به استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی به دلیل پتانسیل تولید اطلاعات مغرضانه ابراز تردید کردند.

اما اشتباه نکنید: من نمی گویم استفاده از یادگیری ماشینی برای این حرفه ای ها بد است، اما می خواهم بر اهمیت استفاده از نظارت انسانی و ادغام های مناسب برای جلوگیری از اطلاعات نادرست و مغرضانه در تولید محتوا تاکید کنم.

بنابراین، در این مقاله می‌خواهم به مفهوم تعصب هوش مصنوعی عمیق‌تر بپردازم، نمونه‌های واقعی تعصب در سیستم‌های هوش مصنوعی را بررسی کنم، و درباره استراتژی‌هایی برای بازاریابان و سازندگان محتوا برای کاهش آسیب‌های احتمالی ناشی از استفاده از این فناوری بحث کنم. بنابراین اولین چیزها: تعصب هوش مصنوعی چیست؟

تعصب هوش مصنوعی چیست؟

اگر در معروف ترین و پرکاربردترین موتور جستجوی دنیا به جستجوی “سوگیری” بپردازیم، به تعریف زیر خواهیم رسید: تمایل به این باور که افراد خاص، ایده ها و غیره بهتر از دیگران هستند، که معمولاً منجر به رفتار ناعادلانه با برخی افراد می شود.

بنابراین اگر این را در نظر بگیریم، می‌توان گفت که تعصب هوش مصنوعی به تبعیض یا تبعیض سیستماتیک و احتمالاً ناعادلانه اشاره دارد که توسط سیستم‌های هوش مصنوعی هنگام ارائه داده‌ها در مورد یک موضوع خاص نشان داده می‌شود.

این سوگیری ها می توانند از منابع مختلفی ناشی شوند، از جمله داده های آموزشی مغرضانه، الگوریتم های ناقص یا اجرای نادرست. این به این دلیل است که سیستم‌های هوش مصنوعی طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که از داده‌های موجود که به‌صورت آنلاین در دسترس هستند یاد بگیرند و بر اساس الگوها و همبستگی‌های موجود در آن داده‌ها تصمیم بگیرند.

بنابراین اگر داده‌های آموزشی حاوی سوگیری‌های ذاتی یا منعکس کننده تعصبات اجتماعی باشد، سیستم هوش مصنوعی ممکن است به طور ناخواسته این سوگیری‌ها را در تصمیم‌گیری خود تداوم و تقویت کند.

چگونه می توان هوش مصنوعی مغرضانه داشت؟

تحقیقات و تحقیقات وجود و تأثیر سوگیری هوش مصنوعی را روشن کرده است. به عنوان مثال، یک مقاله جدید از MIT و دانشگاه استنفورد نشان داد که سیستم‌های تشخیص چهره از شرکت‌های معروف فناوری، نرخ خطای بالاتری برای زنان و افراد با پوست تیره‌تر دارند.

آزمایشات نشان داد که میزان خطا در تعیین جنسیت مردان با پوست روشن به طور مداوم زیر 0.8 درصد بود، در حالی که برای زنان با پوست تیره این میزان خطا به طور قابل توجهی بالاتر بود و در یک مورد بیش از 20 درصد و در دو مورد دیگر بیش از 34 درصد بود.

با این تمایل به شناسایی نادرست این افراد اغلب، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند منجر به تبعیض بالقوه در زمینه‌هایی مانند اجرای قانون و فرآیندهای استخدام شوند، زیرا چنین تکنیک‌هایی می‌توانند برای شناسایی مجرمان احتمالی و کسانی که توسط مجریان قانون تحت تعقیب هستند (و اغلب استفاده می‌شوند) استفاده شوند.

یافته‌های این مطالعه همچنین نگرانی‌هایی را در مورد آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی مورد استفاده در این برنامه‌ها افزایش می‌دهد و اهمیت بررسی سوگیری‌ها در سیستم‌های تحلیل چهره را برجسته می‌کند و به بررسی بیشتر ناهماهنگی‌های احتمالی در سایر برنامه‌های هوش مصنوعی اشاره می‌کند.

مثال دیگر زمانی است که ما هوش مصنوعی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل اعتبار برای وام ها را تجزیه و تحلیل می کنیم.

الگوریتم‌های تایید وام، که به عنوان الگوریتم‌های امتیازدهی اعتبار نیز شناخته می‌شوند، اغلب توسط موسسات مالی برای ارزیابی اعتبار متقاضیان وام استفاده می‌شوند و اگر الگوریتم امتیازات ریسک بالاتری را بر اساس عوامل مرتبط با گروه‌های اقلیت اختصاص دهد، افراد در آن جوامع ممکن است در دسترسی به اعتبار دچار مشکل شوند. یا مشمول شرایط نامطلوب وام دهی، تداوم نابرابری های سیستمی و محدود کردن فرصت های اقتصادی باشد.

آراسلی پانامو، مدیر امور آمریکای لاتین در مرکز وام دهی مسئولانه، در این باره می گوید که کیفیت داده‌هایی که به الگوریتم امضا می‌دهید بسیار مهم است. (…) اگر داده‌هایی که وارد می‌کنید مبتنی بر تبعیض تاریخی است، در این صورت اساساً تبعیض را در طرف دیگر تقویت می‌کنید..

و وقتی صحبت از الگوریتم‌های جستجوی کار می‌شود، نگرانی این است که سوگیری‌ها در الگوریتم می‌تواند منجر به مزایا یا معایب ناعادلانه برای گروه‌های خاصی از متقاضیان شود.

تحقیقات دیگری نشان داد که الگوریتم جستجوی کار گوگل سوگیری جنسیتی را نشان می‌دهد، و به نفع موقعیت‌های مدیریتی با درآمد بالاتر در نتایج جستجو برای متقاضیان مرد است، بنابراین اگر الگوریتم جستجوی شغل به طور مداوم پست‌های مدیریتی پردرآمد را برای متقاضیان مرد رتبه‌بندی کند، این ممکن است شکاف‌های جنسیتی موجود را تداوم بخشد. بازار کار

چگونه تعصب هوش مصنوعی را کاهش دهیم؟

هوش مصنوعی در حال حاضر در زندگی روزمره بازاریابان و تولیدکنندگان محتوا یک واقعیت است و اجتناب از آن تصمیم خوبی نیست. علاوه بر تأیید تمام مطالب ارائه شده توسط یادگیری ماشین، برخی نکات برای جلوگیری و کاهش تعصب هوش مصنوعی ضروری است:

1. ارائه داده های آموزشی متنوع و معرف: بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که سیستم‌های هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده‌های متنوع و معرف برای کاهش تعصب، از جمله داده‌های جمعیت‌شناختی، پیشینه‌ها و دیدگاه‌های مختلف آموزش دیده‌اند. با گسترش مجموعه داده‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصمیم‌های منصفانه‌تر و فراگیرتر بگیرند.

2. انجام ارزیابی های مداوم و آزمایش های دقیق: سیستم‌های هوش مصنوعی باید برای شناسایی و اصلاح انحرافات احتمالی، بررسی‌ها و آزمایش‌های مکرر و کامل را انجام دهند. ممیزی های مستقل را می توان برای ارزیابی اثربخشی و سوگیری های احتمالی مدل های هوش مصنوعی انجام داد و به شناسایی هر گونه الگوی تبعیض آمیز غیرعمدی و انجام اقدامات اصلاحی کمک کرد. این نظارت باید شامل بررسی بازخوردها، گزارش‌های کاربر و داده‌های عملکرد باشد تا از نتایج منصفانه و اطلاعات صحیح اطمینان حاصل شود.

3. نظارت و مداخله انسانی: این نقش مهمی در حصول اطمینان از قابلیت اطمینان، انصاف و اخلاق نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی دارد. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندها را خودکار کند و نتایج کارآمدی را ارائه دهد، مداخله انسانی کنترل‌ها و تعادل‌های لازم را برای به چالش کشیدن سوگیری، ارزیابی نتایج و همسو کردن تصمیم‌ها با اصول اخلاقی فراهم می‌کند. انسان‌ها درک زمینه‌ای، تخصص حوزه، و استدلال اخلاقی را روی میز می‌آورند، و آنها را قادر می‌سازد تا نتایج حاصل از هوش مصنوعی را به‌طور انتقادی ارزیابی کنند، سوگیری‌ها را شناسایی و کاهش دهند، و سناریوهای پیچیده و جدیدی را که هوش مصنوعی ممکن است با ایجاد مسئولیت‌پذیری، ارتقای اعتماد کاربر و اطمینان از آن مبارزه کند، هدایت کند. سیستم های هوش مصنوعی به شیوه ای مسئولانه و مفید طراحی و استفاده می شوند.

بنابراین، می‌توانیم ببینیم که سوگیری هوش مصنوعی چالش مهمی را در دنیای دیجیتالی شدن فزاینده ما ایجاد می‌کند، اما همه چیز از بین نمی‌رود: مقابله با تعصب هوش مصنوعی نیازمند رویکردی چندوجهی شامل داده‌های آموزشی متنوع، ارزیابی دقیق، نظارت مستمر، چارچوب‌های اخلاقی و مداخله انسانی است.

با اجرای این استراتژی‌ها، مطمئن هستم که بازاریابان و سازندگان محتوا می‌توانند در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی عادلانه و فراگیر، کاهش آسیب‌های احتمالی و ترویج آینده‌ای عادلانه‌تر مشارکت کنند!

آیا می خواهید در مورد بهترین شیوه های بازاریابی به روز بمانید؟ من به شدت به شما توصیه می کنم مشترک The Beat شوید، خبرنامه تعاملی Rock Contents. ما تمام گرایش‌های مهم در چشم‌انداز بازاریابی دیجیتال را پوشش می‌دهیم. آنجا میبینمت!