Seuraava artikkeli auttaa sinua: Puolueellisen tekoälyn riskit – ja kuinka välttää se
On kiistatonta sanoa, että digitaaliset markkinat muuttuvat jatkuvasti ja olemme tottuneet siihen, mutta viime kuukausina tekoäly (AI) ja sen vaikutukset verkossa työskenteleviin ovat pitäneet monet markkinoinnin ammattilaiset ja sisällöntuottajat hereillä öisin.
Tämä johtuu siitä, että vaikka tekoälyjärjestelmistä on tullut olennainen osa jokapäiväistä elämäämme ja ne ovat muuttaneet tapaa, jolla ihmiset ovat vuorovaikutuksessa teknologian kanssa, ne ovat alttiita harhoille, jotka voivat johtaa tahattomiin seurauksiin – kuten mikä tahansa ihmisen luoma.
Eli ei ole mikään yllätys tuoreessa HubSpot-raportissaMarkkinoijat, myyntiammattilaiset ja asiakaspalveluhenkilöstö ovat ilmaisseet epäröivänsä tekoälytyökalujen hyödyntämisestä, koska on mahdollista tuottaa puolueellista tietoa.
Mutta älkää ymmärtäkö väärin: en väitä, että koneoppimisen käyttö olisi haitallista näille ammattilaisille, mutta haluan korostaa inhimillisen valvonnan ja oikeiden integraatioiden tärkeyttä, jotta vältytään virheellisiltä ja puolueellilta tiedoilta sisällöntuotannossa.
Siksi haluan tässä artikkelissa syventyä tekoälyn harhaan, tutkia todellisia esimerkkejä tekoälyjärjestelmien harhasta ja keskustella markkinoijien ja sisällöntuottajien strategioista tämän tekniikan käytön aiheuttamien mahdollisten haittojen lieventämiseksi. Joten ensinnäkin: mikä on AI Bias?
Mikä on AI Bias?
Jos etsimme “harhaa” maailman tunnetuimmasta ja käytetyimmästä hakukoneesta, löydämme seuraavan määritelmän: “”
Joten jos otamme huomioon tämän, voimme sanoa, että tekoälyn harha viittaa järjestelmälliseen ja mahdolliseen epäreiluun suosimiseen tai syrjintään, jota tekoälyjärjestelmät osoittavat toimittaessaan tietoja tietystä aiheesta.
Nämä harhat voivat johtua useista lähteistä, kuten harhautuneista koulutustiedoista, virheellisistä algoritmeista tai virheellisestä toteutuksesta. Tämä johtuu siitä, että tekoälyjärjestelmät on ohjelmoitu oppimaan olemassa olevista tiedoista, jotka ovat saatavilla verkossa, ja tekemään päätöksiä näiden tietojen sisältämien mallien ja korrelaatioiden perusteella.
Joten jos harjoitusdata sisältää luontaisia ennakkoluuloja tai heijastaa yhteiskunnallisia ennakkoluuloja, tekoälyjärjestelmä voi vahingossa säilyttää ja vahvistaa näitä harhaa päätöksiä tehdessään.
Kuinka tekoäly voi olla puolueellinen?
Tutkimustutkimukset ja -tutkimukset ovat tuoneet valoa tekoälyn harhaan ja vaikutuksiin. Esimerkiksi a uusi paperi MIT:ltä ja Stanfordin yliopistolta havaitsi, että tunnettujen teknologiayritysten kasvojentunnistusjärjestelmissä oli korkeampi virheprosentti naisilla ja ihmisillä, joilla on tummempi iho.
Kokeet paljastivat, että vaaleaihoisten miesten sukupuolen määrittämisessä virheasteet olivat jatkuvasti alle 0,8 prosenttia, kun taas tummaihoisten naisten virhetaso oli huomattavasti korkeampi, yli 20 prosenttia yhdessä tapauksessa ja yli 34 prosenttia kahdessa muussa tapauksessa. .
Koska tämä taipumus tunnistaa nämä henkilöt väärin, tekoälyjärjestelmät voivat johtaa mahdolliseen syrjintään esimerkiksi lainvalvonta- ja palkkausprosesseilla, koska tällaisia tekniikoita voidaan käyttää (ja usein käytetään) mahdollisten rikollisten ja lainvalvontaviranomaisten etsimien tunnistamiseen.
Tutkimuksen tulokset herättävät myös huolta näissä ohjelmissa käytettyjen hermoverkkojen koulutuksesta ja arvioinnista, korostaen kasvojen analysointijärjestelmien harhojen tutkimisen tärkeyttä ja viittaavat lisätutkimuksiin mahdollisista eroista muissa tekoälysovelluksissa.
Toinen esimerkki on, kun analysoimme Lainojen luottoanalyysissä käytetty tekoäly.
Rahoituslaitokset käyttävät usein lainojen hyväksymisalgoritmeja, joita kutsutaan myös luottoluokitusalgoritmeiksi, arvioidakseen lainanhakijoiden luottokelpoisuutta – ja jos algoritmi antaa korkeammat riskipisteet vähemmistöryhmiin liittyvien tekijöiden perusteella, näiden yhteisöjen henkilöillä voi olla vaikeuksia saada lainaa. tai niihin sovelletaan epäsuotuisia lainaehtoja, jotka ylläpitävät systeemistä epätasa-arvoa ja rajoittavat taloudellisia mahdollisuuksia.
Aracely Panameño, Center for Responsible Lending Latino-asioiden johtaja, sanoo tästä asiasta, että “(…) .”
Ja mitä tulee työnhakualgoritmeihin, huolenaihe on, että algoritmin harha voi johtaa epäreiluihin etuihin tai haittoihin tietyille hakijaryhmille.
Toinen tutkinta paljasti, että Googlen työnhakualgoritmi osoitti sukupuoleen kohdistuvaa ennakkoluulottomuutta suosien miesehdokkaiden hakutuloksissa korkeapalkkaisia johtotehtäviä – joten jos työnhakualgoritmi luokittelee johdonmukaisesti paremmin palkattuja johtotehtäviä pääasiassa miesehdokkaille, se voisi säilyttää nykyiset sukupuolten väliset erot. työmarkkinat.
Kuinka vähentää tekoälyn harhaa?
Tekoäly on jo todellisuutta markkinoijien ja sisällöntuottajien jokapäiväisessä elämässä, eikä sen välttäminen ole hyvä päätös. Sen lisäksi, että tarkistamme kaiken koneoppimisen tarjoaman materiaalin, jotkin seikat ovat välttämättömiä tekoälyn vääristymisen välttämiseksi ja vähentämiseksi:
1. Tarjoa monipuolisia ja edustavia koulutustietoja: On ratkaisevan tärkeää varmistaa, että tekoälyjärjestelmät koulutetaan erilaisiin ja edustaviin tietokokonaisuuksiin, jotka vähentävät harhaa, mukaan lukien tiedot erilaisista väestöryhmistä, taustoista ja näkökulmista. Laajentamalla tietojoukkoa tekoälymallit voivat oppia tekemään oikeudenmukaisempia ja kattavampia päätöksiä.
2. Suorita jatkuvaa arviointia ja tiukkaa testausta: Tekoälyjärjestelmille on suoritettava säännöllisiä ja perusteellisia tarkastuksia ja testejä mahdollisten harhojen tunnistamiseksi ja korjaamiseksi. Riippumattomilla auditoinneilla voidaan arvioida tekoälymallien suorituskykyä ja mahdollisia harhoja, mikä auttaa tunnistamaan tahattomat syrjivät mallit ja ryhtymään korjaaviin toimiin. Tämän seurannan tulisi sisältää palautteen, käyttäjäraporttien ja suorituskykytietojen tarkistaminen oikeudenmukaisten tulosten ja oikean tiedon varmistamiseksi.
3. Ihmisten valvonta ja väliintulo: tällä on ratkaiseva rooli tekoälyn tuottamien tulosten luotettavuuden, oikeudenmukaisuuden ja eettisyyden varmistamisessa. Tekoäly voi automatisoida prosesseja ja tuottaa tehokkaita tuloksia, mutta ihmisen väliintulo tarjoaa tarvittavat tarkastukset ja tasapainot puolueellisuuden haastamiseksi, tulosten arvioimiseksi ja päätösten mukauttamiseksi eettisiin periaatteisiin. Ihmiset tuovat pöytään kontekstuaalisen ymmärryksen, toimialueen asiantuntemuksen ja eettisen päättelyn, minkä ansiosta he voivat arvioida kriittisesti tekoälyn tuottamia tuloksia, tunnistaa ja lieventää harhoja sekä navigoida monimutkaisissa ja uusissa skenaarioissa, joiden kanssa tekoäly voi kamppailla – luoda vastuullisuutta, edistää käyttäjien luottamusta ja varmistaa, että tekoälyjärjestelmät suunnitellaan ja niitä käytetään vastuullisesti ja hyödyllisellä tavalla.
Voimme siis nähdä, että tekoälyn harha on merkittävä haaste yhä digitalisoituvassa maailmassamme, mutta kaikki ei ole menetetty: tekoälyn harhaan puuttuminen vaatii monipuolista lähestymistapaa, joka sisältää monipuolista koulutusdataa, tiukkaa arviointia, jatkuvaa seurantaa, eettisiä puitteita ja ihmisen toimintaa. .
Toteuttamalla näitä strategioita olen varma, että markkinoijat ja sisällöntuottajat voivat edistää oikeudenmukaisten ja osallistavien tekoälyjärjestelmien kehittämistä, vähentää mahdollisia haittoja ja edistää tasa-arvoisempaa tulevaisuutta!
