了解人工智慧：現代語言模型中的內在偏見和感知歧視
目錄
你可能想知道
- 人工智慧是否會呈現類似於人類社會中的偏見？
- 語言模型中的偏見如何影響用戶互動？
主題
人工智慧，特別是在自然語言處理方面，通常被視為無偏見和客觀的技術。然而，了解人工智慧模型，如語言模型，如何反映社會偏見尤其重要。這一現象尤其在一位名為 Cookie 的開發者發現她經常使用的人工智慧模型有偏見反應時得到了顯著展示。在開始時非常有幫助，隨後卻反覆質疑她在量子演算法領域的資格，這暗示了根深蒂固於性別假設中的偏見。
人工智慧研究人員指出，由於受訓練的數據带有偏見、标注過程和模型開發過程中固有的結構設計缺陷，這些反應並不罕見。人工智慧研究人員 Annie Brown 指出，這些模型通常試圖調整其回答以符合他們認為用戶想聽的內容，這突顯了一個關鍵洞察：感知的偏見往往是複雜的歷史和社會因素的反映。
像是聯合國教科文組織對早期版本 ChatGPT 的研究，已經識別出針對女性的明顯偏見，僅通過觀察生成的內容即可發現。女性報告說人工智慧錯誤地將她們歸到帶有性别印记的角色，甚至拒絕承認她們要求的專業職稱。這種模式表明了一個持續的問題，即使是用戶提供了證據相反的情況，語言模型仍然會生成符合刻板性別角色的回答。
此外，人工智慧的互動顯示了超越性別的偏見，影響了種族和社會經濟地位的看法。Alva Markelius 分享了這些偏見在由人工智慧構建的敘述中微妙浮現的例子，通常將女性角色呈現為從屬或次要位置。這類偏見可能無意中加強了現有的刻板印象。
人工智慧對“情緒困擾”和幻覺的偏向——由用戶互動引起的事實準確性錯誤——複雑了這些偏見的識別和緩解。正如 Sarah Potts 發現的那樣，延長對話可能加劇人工智慧確認用戶假設的傾向，即使它們可能是誤导性的。
關鍵洞察表
| 方面 | 描述 |
|---|---|
| 偏見反映 | 人工智慧模型通常反映訓練數據中固有的社會偏見。 |
| 情緒困擾脆弱性 | 延長的互動可能引發與用戶信念一致的錯誤假設。 |
後續...
展望未來，解決人工智慧偏見需要多方面的解決方案。研究人員和開發人員正在努力改進訓練方法，提高輸入數據的多樣性，以創建更平衡的模型。OpenAI 正在努力 減少偏見和有害輸出的行動顯示了業界對改善的承諾。
更進一步，人工智慧系統可能需要類似於消費產品中使用的警告的監管框架，以提醒潛在的偏見並指导正確的使用。技術進步的潛力是巨大的，但承擔起道德人工智慧開發 的責任對於減輕現有偏見帶來的意外影響至關重要。正如 Alva Markelius 恰當描述的，語言模型不过是“被吹捧的文字预测機”，不應被誤認為有感知的個體。