خطرات هوش مصنوعی مغرضانه

غیرقابل انکار است که بگوییم بازار دیجیتال دائماً در حال تغییر است و ما به آن عادت کرده‌ایم، اما در ماه‌های اخیر هوش مصنوعی (AI) و تأثیرات آن بر افرادی که آنلاین کار می‌کنند، بسیاری از متخصصان بازاریابی 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 مردم با فناوری را تغییر داده‌اند، آنها در معرض سوگیری‌هایی هستند که می‌تواند منجر به عواقب ناخواسته شود – مانند هر خلقت انسانی.

بنابراین، جای تعجب نیست که در گزارش اخیر HubSpot، بازاریابان، متخصصان فروش و پرسنل خدمات مشتری به دلیل امکان تولید اطلاعات جانبدارانه، در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی ابراز تردید کرده اند.

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

بنابراین، در این مقاله، من می‌خواهم عمیق‌تر به مفهوم تعصب هوش مصنوعی بپردازم، نمونه‌های واقعی سوگیری 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 دنبال “سوگیری” بگردیم، به تعریف زیر می پردازیم:تمایل به این که برخی افراد، 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 تعصب یا تبعیض سیستماتیک و غیرمنصفانه اشاره دارد که توسط سیستم‌های هوش مصنوعی هنگام ارائه داده‌ها در مورد یک موضوع خاص نشان داده می‌شود.

این سوگیری‌ها می‌توانند از منابع مختلفی از جمله داده‌های آموزشی مغرضانه، الگوریتم‌های ناقص یا اجرای نادرست ناشی شوند. این اتفاق می‌افتد زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که از داده‌های موجود که به‌صورت آنلاین در دسترس هستند بیاموزند و بر اساس الگوها و همبستگی‌های درون آن داده‌ها تصمیم بگیرند.

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

چگونه می توان هوش مصنوعی را مغرضانه کرد؟

مطالعات و تحقیقات تحقیقاتی وجود و تأثیر سوگیری هوش مصنوعی را روشن کرده است. به عنوان مثال، الف مقاله جدید از MIT و دانشگاه استنفورد دریافتند که سیستم‌های تشخیص چهره از شرکت‌های برجسته فناوری نرخ خطای بالاتری برای زنان و افرادی با رنگ 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، میزان خطا به طور قابل توجهی بالاتر بود و در یک مورد بیش از 20 درصد و در دو مورد دیگر از 34 درصد فراتر رفت. . .

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 (و اغلب نیز هستند) برای شناسایی مجرمان احتمالی و افراد تحت تعقیب مجری قانون استفاده شوند.

یافته‌های این مطالعه همچنین نگرانی‌هایی را در مورد آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی مورد استفاده در این برنامه‌ها ایجاد می‌کند و اهمیت بررسی سوگیری‌ها در سیستم‌های تحلیل چهره را برجسته می‌کند و نشان‌دهنده تحقیقات بیشتر در مورد تفاوت‌های احتمالی در سایر کاربردهای هوش مصنوعی است.

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

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 این جوامع ممکن است در دسترسی به آن مشکل داشته باشند. شرایط نامطلوب اعطای وام، تداوم نابرابری های سیستمی و محدود کردن فرصت های اقتصادی باشد.

در این مورد، آراسلی پانامنو، مدیر امور لاتین برای مرکز وام‌دهی مسئولانه، می‌گوید:کیفیت داده هایی که در الگوریتم پذیره نویسی قرار می دهید بسیار مهم است. (…) اگر داده‌هایی که وارد می‌کنید بر اساس تبعیض تاریخی است، در این صورت اساساً تبعیض را در انتهای 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 نامزدها شود.

تحقیق دیگری نشان داد که الگوریتم جستجوی کار گوگل سوگیری جنسیتی را نشان می‌دهد و به نفع موقعیت‌های اجرایی پردرآمد در نتایج جستجو برای کاندیداهای مرد است – بنابراین، اگر یک الگوریتم جستجوی شغل به طور مداوم پست‌های اجرایی پردرآمد را عمدتاً برای کاندیداهای مرد رتبه‌بندی کند، می‌تواند نابرابری‌های 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 بررسی 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 نماینده آموزش دیده‌اند تا تعصبات را کاهش دهند، از جمله داده‌هایی از جمعیت‌شناسی، پس‌زمینه‌ها و دیدگاه‌های مختلف. 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 تحت بررسی‌ها و آزمایش‌های مکرر و کامل برای شناسایی و تصحیح سوگیری‌های احتمالی قرار گیرند. ممیزی های مستقل را می توان برای ارزیابی عملکرد و سوگیری های احتمالی مدل های هوش مصنوعی انجام داد، که به شناسایی هر گونه الگوی تبعیض آمیز ناخواسته و انجام اقدامات اصلاحی کمک می کند. این نظارت باید شامل بازبینی بازخورد، گزارش‌های کاربر و داده‌های عملکرد برای اطمینان از نتایج منصفانه و اطلاعات صحیح باشد.

3. نظارت و مداخله انسانی: این نقش مهمی در تضمین قابلیت اطمینان، انصاف، و اخلاق نتایج حاصل از هوش مصنوعی ایفا می کند. 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 سوگیری‌ها، 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 ممکن است هوش مصنوعی با آنها مبارزه کند هدایت کنند – ایجاد مسئولیت‌پذیری، ارتقای اعتماد کاربر، و اطمینان از اینکه سیستم های هوش مصنوعی به شیوه ای مسئولانه و سودمند طراحی و استفاده می شوند.

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

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

آیا می خواهید همچنان با بهترین شیوه های بازاریابی به روز شوید؟ اکیداً به شما پیشنهاد می کنم مشترک The Beat شوید، خبرنامه تعاملی محتوا مارکتینگ. ما تمام گرایش های مهم در چشم انداز بازاریابی دیجیتال را پوشش می دهیم. آنجا میبینمت!