Почему ИИ может быть расистом
Неудачный эксперимент компании Microsoft с ее ИИ-алгоритмом Tay (Тэй), который в течение 24 часов после начала взаимодействия с людьми из «Твиттера» превратился в закоренелого расиста, показал, что создаваемые сегодня ИИ-системы могут стать жертвами человеческих предрассудков и в частности стереотипного мышления. Почему это происходит – постаралась выяснить небольшая группа исследователей из Принстонского университета. И что интересно, им это удалось. Кроме того, они разработали алгоритм, способный предсказывать проявление социальных стереотипов на основе интенсивного анализа того, как люди общаются между собой в Интернете.
Многие ИИ-системы проходят свое обучение в понимании человеческого языка с помощью массивных коллекций текстовых данных. Их еще называют корпусами. Они являются эдаким веб-архивом всего Интернета, содержащим 840 миллиардов различных токенов или слов. Исследователя Айлин Калискан и ее коллеги из Принстонского центра информационных технологий заинтересовало – содержится ли в корпусе Common Crawl (одна из самых популярных площадок для обучения ИИ), по сути создающегося миллионами пользователей Интернета, стереотипные понятия, которые можно было бы обнаружить с помощью компьютерного алгоритма. Для этого они прибегли к весьма нестандартному методу – тесту на скрытые ассоциации (Implicit Association Test, IAT), применяемому для исследования социальных установок и стереотипов у людей.
Обычно такой тест выглядит следующим образом: людей просят разделить определенный набор слов на две категории. Чем дольше человек думает, в какую категорию поместить то или иное слово, тем меньше человек ассоциирует это слово с той или иной категорией. В общем, тесты IAT используются для измерения уровня стереотипного мышления у людей, путем ассоциативного структурирования случайного набора слов по таким категориям, как пол, раса, физические возможности, возраст и так далее. Результат подобных тестов, как правило, вполне предсказуем. Например, большинство респондентов ассоциируют слово женщина с таким понятием, как «семья», в то время как мужчину – с понятием «работа». Однако очевидность и предсказуемость результатов как раз и являются доказательством полезности тестов IAT, которые указывают на наше стереотипное мышление в своей общей массе. Среди настоящих ученых, конечно, идут некоторые споры о точности IAT, но большинство соглашается с тем, что эти тесты прямо отражают наши социальные установки.
Используя IAT-тесты в качестве модели, Калискан и ее коллеги создали алгоритм WEAT (Word-Embedding Association Test), анализирующий целые фрагменты текстов, чтобы выяснить, какие лингвистические сущности теснее связаны между собой, чем другие. Часть этого теста основана на разработанном Стэнфордским университетом концепте GloVe (Global Vectors for Word Representation), который вычисляет векторные семантические отношения между словами, то есть объединяет связанные между собой термины. Например, слово «собака», представленное в векторной семантической модели, будет связано с такими словами, как «щенок», «собачка», «песик», «барбос», «гончая» и любыми другими терминами, описывающими собаку. Суть таких семантических моделей заключается не в описании самого слова «собака», а в том, как описать сам концепт собаки. То есть понять, что она из себя представляет. Это особенно важно, когда вы работаете с социальными стереотипами, когда кто-то, например, пытается описать термин «женщина» такими понятиями, как «девушка» или «мать». Подобные модели широко используются в компьютерной лингвистике. Для упрощения работы исследователи ограничили каждый семантический концепт тремястами векторами.
Для того чтобы определить, насколько сильную каждый концепт из Интернета имеет ассоциативную связь с другим концептом внутри текста, алгоритм WEAT смотрит сразу на множество факторов. На самом базовом уровне, объясняет Калискан, алгоритм проверяет, сколько слов разделяют два отдельно взятых концепта (то есть проверяет близость их расположения внутри тестового поля), однако также в учет идут и другие факторы вроде частоты использования того или иного слова.
После проведения алгоритмического преобразования «близость» концептов в WEAT принимается за эквивалент времени, которое требуется человеку для категоризации концепта в тесте IAT. Чем дальше друг от друга стоят концепты, тем более удаленная ассоциативная связь между ними выстраивается мозгом человека. Алгоритм WEAT сработал в этом плане идеально, обнаружив стереотипные связи, которые до этого были также обнаружены в рамках тестов IAT.
«Мы фактически адаптировали тесты IAT для машин. И наш анализ показал, что если вы будете скармливать ИИ человеческие данные, содержащие стереотипные представления, то именно их он и запомнит», — комментирует Калискан.
Более того, этот набор стереотипных данных повлияет на то, как ИИ будет вести себя в будущем. В качестве примера Калискан приводит то, как алгоритм онлайн-переводчика Google Translate неправильно переводит слова на английский язык с других языков, основываясь на стереотипах, которые он выучил на базе гендерной информации. А теперь представьте, что Интернет заполонила целая армия ИИ-ботов, воспроизводящих все наши стереотипные понятия, которые они от нас же и набрались. Именно такое будущее нас и ждет, если мы всерьез не задумаемся о каком-то коррективном методе поправок стереотипного поведения у таких систем.
Несмотря на то, что Калискан и ее коллеги обнаружили, что интернет-язык буквально заполонен социальными стереотипными понятиями и предрассудками, он также оказался полон и правильными ассоциативными рядами. В одном из тестов исследователи обнаружили сильную ассоциативную связь между концептами «женщина» и «материнство». Данный ассоциативный ряд отражает истину реальности, в которой материнство и воспитание действительно рассматривается в основном как женская задача.
«Язык является отражением реального мира», — говорит Калискан.
«Выемка стереотипных понятий и статистических фактов о мире вокруг сделает машинные модели менее точными. Но опять же просто взять и исключить все стереотипные понятия невозможно, поэтому нам необходимо научиться работать с тем, что есть уже сейчас. У нас есть самосознание, мы можем принимать правильные решения вместо предвзятых вариантов. У машины нет самосознания. Поэтому экспертам искусственного интеллекта необходимо наделить машины способностью принимать те или иные решения, не исходя из стереотипных и предвзятых мнений».
И все же решением к проблеме человеческого языка, по мнению исследователей, является сам человек.
«Не могу представить себе много случаев, где не требовался бы человек, который смог бы проверить, будет ли принято правильное решение. Человеку будут известны все крайние случаи при принятии того или иного решения. Поэтому решения принимаются только после того, как становится понятно, что они не будут предвзяты».
В определенных кругах сейчас очень живо обсуждается тема о том, что роботы в скором времени смогут отобрать наши рабочие места. Когда мы получим ИИ, способный работать за нас, нам придется придумывать новые рабочие места для людей, которые будут вести проверку принятых ИИ решений, чтобы те не дай бог не совершали их с позиции предвзятости, которую они опять же почерпнули от нас самих же. Взять хотя бы чат-ботов. Даже если они станут совершенно самостоятельными, их изначальным созданием будут заниматься люди, обладающие своими предрассудками и стереотипами. Поэтому, так как стереотипные понятия изначально встроены в концепцию самого языка, для выбора правильного решения все равно потребуются люди, какими бы продвинутыми ИИ системы ни были.
В опубликованной недавно статье в журнале Science принстонские ученые говорят о том, что такое положение дел может иметь серьезные и далеко идущие последствия в будущем.
«Наши выводы определенно еще надут свое отражение при обсуждении гипотезы Сепира — Уорфа. Наша работа показывает, что поведение может формироваться на основе исторически сложившихся культурных норм. И в каждом отдельном случае оно может быть разным, ведь у каждой культуры имеется своя история».
В относительно недавно вышедшем научно-фантастическом фильме «Прибытие» как раз затрагивается идея гипотезы Сепира — Уорфа, согласно которой структура языка влияет на мировосприятие и воззрения его носителей. Теперь же, благодаря работе Калискан и ее коллег, у нас появился алгоритм, подтверждающий эту гипотезу. По крайней мере в отношении стереотипных и предвзятых социальных понятий.
Исследователи хотят продолжить свою работу, но на этот раз сосредоточиться на других сферах и поискать еще не изученные стереотипные признаки в языке. Возможно, объектом исследования станут паттерны, создаваемые ложными новостями в СМИ, либо стереотипные понятия в определенных субкультурах или культурах с географической привязкой. Кроме того, рассматривается возможность исследования других языков, где стереотипные понятия могут быть интегрированы в язык совсем не так, как они интегрированы в английском.
«Предположим, что в будущем в определенной культуре или географическом месте начинает проявляться жесткое стереотипное мышление. Вместо того чтобы исследовать и проверять каждый отдельный человеческий фактор, на что потребуется очень много времени, денег и усилий, можно будет просто провести анализ текстовых данных отдельно взятой группы людей и на основе этого выяснить – действительно ли здесь имеет место речь о стереотипном восприятии или нет. Это позволит существенно сэкономить как средства, так и время», — подытоживают исследователи.
Источник
Последние аномальные новости

Жители острова Пасхи посещали Южную Америку

Загадка образования первых галактик

Загадочный проект 'Синий луч' в действии

Замаскированный НЛО замечен над Португалией

Изучение экзотических звездных явлений

Космический телескоп распутал историю нашей галактики

Марсианский вертолет мог бы стать бортовым геологом

НЛО замечен над Южной Африкой

НЛО летают над атомными электростанциями Индии

Новый троянский астероид нашли на орбите Марса

Обнаружены четыре новых экзотических белых карлика

Понимание коррозии позволяет создавать новые металлы

Сверхмассивная черная дыра не оправдывает ожиданий

Секреты пояса Ван Аллена раскрыты

Стареющие коричневые карлики становятся одинокими

Таинственный свет в небе над Сан-Антонио

Темная материи поможет понять эволюцию галактик

Уфологи могут научить нас политической паранойе

Элитные коммандос захватили НЛО

Японский летчик-истребитель рассказал о НЛО

Бигфут и сасквоч - инопланетные гибриды

Выявили лучшие места в США для обнаружения НЛО

Инопланетяне дали нам план Стоунхенджа

Инопланетяне используют невероятные технологии

Культурная площадь в Розуэлле примет уфо-фестиваль

НЛО вблизи ядерных установок ставят экспертов в тупик

НЛО замечен над поверхностью Луны

Оборона землян будет быстро подавлена инопланетянами

Общественный колледж Портленда предлагает курс по НЛО

Одна из дюжины звезд поедает свои планеты

Официальные лица США ничего не знают о НЛО

Планетологи пытаются оценить толщину льда на Европе

Поиски обломков рейса MH370 дали новую надежду

Пришло время изучить лунные лавовые трубки

Самые паранормальные места в Нью–Йорке

Строительные блоки жизни стабильны в условиях Венеры

Уинстон Черчилль скрывал информацию об НЛО

Уфологи устремились на юг Франции

Фестиваль НЛО пройдет в апреле в Эдинбурге

Шведский архив регистрирует паранормальные явления

Автокресло

Влияние накрутки реакций в Telegram на контентную стратегию. Анализ и рекомендации

Астрофизики дадут подсказку в поисках темной материи

Более 1500 наблюдений НЛО над Великобританией за 4 года

Британский взгляд на внешность инопланетян

В Великобритании замечено почти 2000 наблюдений НЛО

ИИ ChatGPT является очень эффективным инструментом

Как были сделаны татуировки ледяного человека Эци

Как, по мнению британцев, выглядят инопланетяне

Китай может начать атаку на США с Луны

Китай строит ядерный космический двигатель

Люди изменили свои суждения под воздействием ИИ

Наблюдения НЛО в районе Тиссайда

Наблюдения НЛО над Ноттингемширом за последние три года

Намеки на третью планету системе PDS 70

Начались продажи электрических летающих такси

Нашли одну из древнейших звезд

Один астероид создал более 2 млрд вторичных кратеров

Пентагон усердно скрывает информацию об НЛО

Плавающие кристаллы замедляют старение звезд

Планетарная геофизика поможет в поиске инопланетян

Последние наблюдения НЛО в Лестершире

Почему миллиардеры по всему миру строят бункеры

Рентген показал каменного младенца внутри женщины

Робот, который выполнил сальто назад без гидравлики

Сбитый с толку астроном заметил НЛО над Луной

Следующий имплант Neuralink подарит зрение слепым

Собираются создать лунную железную дорогу

Создали импульсный двигатель на водяном топливе

У людей с гаванским синдромом не выявили повреждений мозга

Флотилия НЛО замечена над горой Шаста

Эра ИИ наступит быстрее, чем мы думали

Анализ может привести к изменению парадигмы о НЛО

Более 1500 наблюдений НЛО над Англией за 4 года

В Башкирии заметили падение с неба светящегося шара

Вампиршу XVI века похоронили с кирпичом в зубах

Детей из Зимбабве мучает полтергейст

Екатеринбуржцы увидели НЛО в облаках над городом

Жительница Эдинбурга заметила дискообразный НЛО

Загадка Безумного камня

Йог 22 года медитирует на жутком холоде

Как мы будем с ними разговаривать с инопланетянами

Легендарная подземная школа чернокнижников

Мы увидим полностью созданные ИИ игры через 5-10 лет

Наблюдения НЛО в Англии с 2020 года

Наблюдения НЛО над Мерсисайдом

Наркомана убила статуя Будды

НАСА обнаружит жизнь на Европе к 2030 году

Нечто с длинной шеей попал на камеру наблюдения

НЛО пролетает над поверхностью Луны

НЛО сбили в бразильском городе Пау Гранде

Новые изображения дьявольской кометы

Новые необычные наблюдения НЛО в районе Ковентри

ООН приняла эпохальную резолюцию по ИИ

Полемика вокруг загадочных сферул не утихает

Процедуры отчетности о НЛО и утилизации материалов

Рост числа государственных служащих-роботов

Самые реалистичные сценарии Апокалипсиса

Ужасающее заболевание - синдром лица демона

Что предсказал Нострадамус России

Штаты США, где вы будете похищены инопланетянами

Эволюция мозговых чипов

Бетти Андреассон провела у пришельцев несколько часов

Где в США лучшее место, чтобы увидеть НЛО

Загадочный космонавт Солуэй Ферт

Интерактивная карта НЛО в Великобритании

Истинно верующие атаковали бывшего главу AARO

Историческая уфологическая хроника

Лучшее место для встречи с инопланетянами

Не ждите правды от правительства США о НЛО

Несколько НЛО были замечены над Орегоном

Нефтянник заметил НЛО в форме тарелки

НЛО заметили в штате Миннесота

НЛО над фермой в Орегоне

НЛО украл шесть дней из жизни Трэвиса Уолтона

Офицер полиции Лонни Замора заметил НЛО

Парень заметиил НЛО прежде чем они растворились

Первая трансплантация ГМ-почки свиньи пациенту

Похищение Бетти и Барни Хилл одно из самых странных

Сексуальные эксперименты инопланетян над землянами

Тайна наблюдений НЛО вблизи ядерных объектов

Уфологи терроризируют бывшего директора AARO

Азиатская Зона 51 проводит фестиваль

Астероид изменил форму после удара зонда землян

Вы когда-нибудь сталкивались с инопланетянами в Айдахо

Изменяющий форму НЛО замечен над Бирмингемом

ИИ комментирует теории заговора о Кеннеди

ИИ может заменить умерших близких людей

ИИ становится волком с Уолл-стрит

Масштабная уфо-конференция все ближе

Модель Эбби Клэнси боится инопланетян

Нашли лучшее место для наблюдений НЛО в США

НЛО в форме тарелки парил над нефтяной вышкой

Одержимая женщина помочилась черным

Пациент Neuralink с параличом конечностей играет в шахматы

Похищение в Паскагуле покажут на Netflix

Почему так много людей все еще верят в НЛО

Сверхпроводимости при комнатной температуре не существует

Уфологи собрались у офиса Чака Шумера в Нью-Йорке

Уфологи устремились в тихий город Лимож

Уфологическая неделя на британском ТВ

Я вырос, мучимый злыми демонами, теперь я экзорцист

Быстрые займы онлайн

Аватар никогда не будет лгать или будет

Адмирал ВМС видел секретные файлы об НЛО

Водород обеспечивал энергию при зарождении жизни

Высокоскоростная камера зафиксировала полет НЛО

Добровольцы обнаружили 15 редких активных астероидов

Инопланетяне более чем реальны

Как Земля остается пригодной для жизни

Может ли земная жизнь выжить у красного карлика

Наблюдения НЛО в Арканзасе

Нам следует изучать на неопознанные подводные объекты

Нейтринный фон мог бы многое рассказать нам о Вселенной

Нехватка воды приводит к образованию кругов фей

НЛО замечен над Лас-Вегасом и горой Спирит

Оператор нефтяной вышки заметил НЛО

Опубликована карта активных черных дыр

Песчаные дюны Титана состоят из разбитых маленьких лун

Сколько времени потребуется, чтобы обойти Марс

Таинственные звери Японии. Жуткие ползающие твари

Тайна сознания. Чего может достичь наука

Уфо-конференция стоимостью 160 фунтов за билет

Британский спецназ обнаружил сбитый НЛО

Воспроизвели самую раннюю форму жизни в лаборатории

Где замечали рейс MH370 на картах Google

ИИ представляет угрозу для человечества

Кукла на ветрине пугает покупателей

НЛО - это одно, но НПО представляют реальную угрозу

НЛО представляют явную и настоящую опасность

Новые кадры НЛО являются ключом к разгадке тайны

НПО представляют угрозу

Пентагон продолжает поиски внеземной жизни

Пилоты путают НЛО со спутниками Starlink

Портативные наборы для обнаружения НЛО

Робот пародирует Илона Маска и Дональда Трампа

Секретные материалы газеты Гримсби Телеграф

Сколько НЛО было замечено в Мичигане

Тайна, стоящая за взрывом наблюдений НЛО

Тайны легендарного наблюдения 'Огни Феникса'

Уфологи вызовут НЛО для документального фильма

Что случилось с рейсом MH370

Я скептически отношусь к инопланетным НЛО

Натуральная продукция по уходу за лицом и телом. Основные плюсы

Военный ИИ Пентагон улучшал с помощью StarCraft II

Дементора сняли в небе над Калифорнией

Подписка на новости
Наверх
Яндекс.Метрика