核心概念
當今人工智慧系統缺乏包容性,從數據、模型到評估都存在偏見,呼籲發展全民共享、全民參與、全民創造的人工智慧,讓人工智慧系統更公平、穩健,並能代表所有人群。
摘要
人工智慧包容性研究論文摘要
書目資訊
Mihalcea, R., Ignat, O., Bai, L., Borah, A., Chiruzzo, L., Jin, Z., ... & Solorio, T. (2024). Why AI Is WEIRD and Should Not Be This Way: Towards AI For Everyone, With Everyone, By Everyone. arXiv preprint arXiv:2410.16315v1.
研究目標
本研究旨在探討當今人工智慧系統缺乏包容性的問題,並提出解決方案,以期發展出更公平、更能代表所有人群的人工智慧系統。
研究方法
本研究回顧和分析了現有人工智慧系統在數據、模型、評估、激勵機制和人員組成等方面的現狀,並探討了這些方面存在的偏見和限制。
主要發現
- 現今人工智慧系統的數據來源、模型設計和評估方法都存在偏向西方、富裕和英語國家的現象。
- 這種偏見導致人工智慧系統在面對不同文化、語言和社會群體時表現不佳,甚至可能加劇社會不平等。
- 缺乏多元的開發者和研究人員也導致人工智慧系統難以滿足不同群體的需求。
主要結論
- 為了解決人工智慧系統缺乏包容性的問題,需要從數據收集、模型設計、評估指標、激勵機制和人員組成等多個方面進行改進。
- 應鼓勵開發者採用更具包容性的數據集、設計更能適應不同文化和語言的模型、使用更全面的評估指標,並建立更公平的激勵機制。
- 此外,還需要促進人工智慧領域的多元化,讓更多來自不同背景的人參與到人工智慧的研發中來。
研究意義
本研究呼籲關注人工智慧系統的包容性問題,並為解決這一問題提供了方向和建議,對於促進人工智慧的公平、公正和可持續發展具有重要意義。
研究限制和未來方向
- 本研究主要基於現有文獻和案例分析,未來需要更多實證研究來驗證提出的解決方案。
- 未來研究可以進一步探討如何將包容性原則融入到人工智慧的設計、開發和應用過程中。
統計資料
全球 37% 的人口缺乏網路連結,導致他們的文化難以被納入以網路數據為主的 AI 訓練資料中。
美國和印度籍的標註者佔據了 Amazon Mechanical Turk 平台的 91%,顯示數據標註缺乏多元性。
引述
"With the rapid growth of AI, we are now facing an evolution dilemma. On one side, we have our “recipe for success” learned over tens of thousands of years, where our collective cultural brains lead to innovation and evolution. On the other side, we have these very large AI models which, despite encompassing enormous bodies of information, act as a single “super-human” that homogenizes and erases entire bodies of cultural knowledge."
"The goal of this paper is to present a vision for addressing limitations throughout the entire AI pipeline, including data, models, and evaluations, as well as the people driving this process and the incentives that shape its development."