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為何當今人工智慧發展偏頗且不該如此:邁向全民共享、全民參與、全民創造的人工智慧


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。
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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."

深入探究

如何在保護個人隱私和數據安全的前提下,收集和利用更具代表性的數據來訓練人工智慧模型?

在保護個人隱私和數據安全的前提下,收集和利用更具代表性的數據來訓練人工智慧模型,可以參考以下策略: 1. 數據收集階段: 採用聯邦學習(Federated Learning): 允許在不直接共享數據的情況下,利用分散在各個設備上的數據進行模型訓練,有效保護數據隱私。 差分隱私(Differential Privacy): 在數據集中添加噪音,同時確保整體數據分析結果的準確性,有效防止通過數據反推個人信息。 數據脫敏(Data Masking): 對敏感數據進行替換或加密處理,在保留數據可用性的同時,降低數據被識別的風險。 明確數據使用協議: 在收集數據時,明確告知用戶數據的使用目的、範圍和方式,並獲得用戶的明確同意。 2. 數據利用階段: 建立數據治理機制: 制定嚴格的數據訪問控制策略,限制數據訪問權限,並記錄數據訪問日誌,確保數據不被濫用。 數據匿名化和去識別化: 在使用數據訓練模型之前,對數據進行匿名化和去識別化處理,去除可識別個人身份的信息。 安全的多方計算(Secure Multi-party Computation): 在多個數據擁有者之間進行協同計算,而不需要各方透露各自的數據,有效保護數據安全。 3. 其他措施: 加強數據安全意識教育: 提高開發者和用戶的數據安全意識,增強數據保護意識。 完善相關法律法規: 制定和完善數據隱私和安全的相關法律法規,為數據保護提供法律保障。 通過以上措施,我們可以在保護個人隱私和數據安全的同時,收集和利用更具代表性的數據,訓練出更公正、更準確的人工智慧模型,使其更好地服務於人類社會。

人工智慧系統的包容性是否與其效率和性能存在矛盾?如何在兩者之間取得平衡?

人工智慧系統的包容性和效率及性能之間確實可能存在矛盾,但並非不可調和。 矛盾點: 數據量與數據多樣性: 追求效率和性能的模型通常需要大量的數據訓練,而包容性則要求數據具有多樣性,涵蓋不同群體和文化。收集和標註多樣性數據需要更多資源和時間,可能影響效率。 模型複雜度與可解釋性: 複雜模型性能雖高,但可解釋性較差,難以確保其決策的公平性和透明度。而包容性要求模型的決策過程透明可解釋,以便於發現和糾正潛在的偏見。 特定需求與通用性: 滿足特定群體需求的模型可能在其他方面表現不佳,而追求通用性的模型可能無法兼顧所有群體的特殊需求。 取得平衡的策略: 開發新技術: 例如,聯邦學習可以在保護隱私的前提下利用分散數據,提升模型在數據不足情況下的性能;可解釋性人工智慧(XAI)技術可以提高模型決策的透明度,幫助識別和減輕偏見。 建立評估標準: 制定衡量模型包容性的指標,例如不同群體的性能差異、對不同文化背景的理解能力等,將包容性納入模型評估體系。 重視人文因素: 在設計和開發過程中,引入倫理學家、社會學家等專業人士的參與,從人文角度審視技術發展,避免技術被濫用或加劇社會不平等。 鼓勵多元化發展: 支持不同文化背景的團隊開發針對自身需求的人工智慧應用,促進人工智慧技術的多元化發展。 總之,包容性和效率並非不可調和,我們需要積極探索技術創新、建立評估標準、重視人文因素,在兩者之間取得平衡,讓人工智慧技術真正造福全人類。

如果將人工智慧視為人類文化的延伸,那麼我們應該如何引導其發展,使其成為人類文明的助力而非阻力?

將人工智慧視為人類文化的延伸,我們需要以負責任的態度引導其發展,使其成為人類文明的助力而非阻力。 1. 確立以人為本的發展方向: 將人類價值觀融入人工智慧系統: 在設計和訓練模型時,應將人類的道德、倫理、價值觀等融入其中,確保人工智慧的發展符合人類社會的整體利益。 關注人工智慧的社會影響: 重視人工智慧技術的社會影響,預測和評估潛在的風險和挑戰,並採取相應的措施加以應對。 促進人類與人工智慧的協作: 發展人機協作模式,讓人和人工智慧相互補充、共同進步,而非將人工智慧視為取代人類的工具。 2. 構建多元包容的發展模式: 打破數據和算法的壟斷: 鼓勵數據共享和算法開源,促進技術的公平、公正、公開,避免技術被少數人或機構控制。 提升不同文化背景的參與度: 鼓勵來自不同文化背景的群體參與人工智慧的研發,確保人工智慧技術的多樣性和包容性。 加強國際合作與交流: 促進國際間在人工智慧領域的合作與交流,共同應對人工智慧發展帶來的全球性挑戰。 3. 強化倫理和法律的約束作用: 制定人工智慧倫理準則: 制定人工智慧倫理準則,為人工智慧的研發和應用提供倫理指引,防止技術被濫用。 完善人工智慧相關法律法規: 完善人工智慧相關法律法規,明確人工智慧的權利、義務和責任,為人工智慧的發展保駕護航。 加強人工智慧的監管: 建立健全人工智慧監管機制,對人工智慧的研發、應用和產品進行監管,確保人工智慧技術的安全可控。 通過以上努力,我們可以引導人工智慧朝著符合人類利益的方向發展,使其成為人類文明的助力,共同創造更加美好的未來。
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