In che modo i bias dell’intelligenza artificiale rendono gli stereotipi più forti?

I pregiudizi umani hanno sempre fatto parte della società e sono sempre stati documentati per fornire esempi e approfondimenti su come influenzano le nostre vite. Con l’introduzione di AI e la dipendenza della società dal suo utilizzo, quanto efficacemente questi pregiudizi possono penetrare nell’intelligenza artificiale e renderla più forte? Questa è la questione del momento e dovrebbe essere esaminata il prima possibile poiché possono creare più problemi che mai.

Intelligenza artificiale sullo schermo di un laptop – impressione artistica. Credito immagine: Alius Noreika

Secondo Il pezzo di CyberGhost, il valore di mercato dell’intelligenza artificiale ha raggiunto circa 197 miliardi di dollari solo nel 2023. Dalle piccole società di media alle società di fortuna, l’intelligenza artificiale ha trovato la sua strada ovunque, così come i pregiudizi sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, la probabilità che l’intelligenza artificiale elabori da sola i pregiudizi è bassa quanto quella di un bambino che lascia da solo una ciotola piena del suo gelato preferito. Il problema non è il modo in cui questi pregiudizi umani interpretano i modelli di addestramento dell’IA, ma piuttosto il modo in cui i pregiudizi dell’IA stanno rendendo questi stereotipi sempre più forti ogni giorno che passa.

In che modo i bias dell’intelligenza artificiale rendono gli stereotipi più forti?

La distorsione può verificarsi in qualsiasi algoritmo e Sistema di intelligenza artificiale e possono essere trovati in diverse varianti, dai risultati di ricerca sessisti a quelli razzisti, alla discriminazione contro le donne o le persone di colore, ecc. Tuttavia, è importante analizzare quanto profondamente questi stereotipi abbiano influenzato i sistemi di intelligenza artificiale e come l’intelligenza artificiale li abbia resi più forti.

Addestramento di modelli di dati AI

Tutti i sistemi di intelligenza artificiale apprendono attraverso modelli di dati e li replicano. Se i modelli di dati di intelligenza artificiale presentano pregiudizi basati sulla discriminazione di genere e su commenti razzisti, i risultati forniti dai modelli di intelligenza artificiale verranno interpretati nello stesso modo.

Feedback

Il feedback è uno dei maggiori fattori che promuovono i pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale. La maggior parte delle persone che interagiscono con i risultati dei sistemi di intelligenza artificiale possono rafforzare gli stereotipi attraverso cicli di feedback e consigliare contenuti simili.

Diversità limitata

Da quello che ho capito, se gli sviluppatori non lavorano con un ampio spettro durante lo sviluppo di questi sistemi di intelligenza artificiale, la mancanza di diversità potrebbe far sì che questi pregiudizi dell’intelligenza artificiale passino inosservati. Questi pregiudizi vengono per lo più trascurati anche durante le fasi di test e portano a risultati distorti e stereotipi.

Ipotesi

Da Modelli di intelligenza artificiale sono per lo più alimentati con dati, è un modello comportamentale comune per questi sistemi formulare ipotesi sulla società basate su questi dati. Questi presupposti possono spesso portare a pregiudizi e risultati/output che aggiungono ulteriore valore a questi stereotipi.

Mancanza di trasparenza

Con così tanti modelli di intelligenza artificiale lanciati ogni giorno, è diventato impossibile tenere traccia del loro funzionamento, poiché la maggior parte di essi sono come scatole nere senza trasparenza sui loro modelli funzionanti. La mancanza di trasparenza è anche uno dei motivi principali per cui non è facile comprendere questi pregiudizi dell’IA e affrontarli tempestivamente.

Avvolgendo

È importante che, come sviluppatori, comprendiamo questi difetti all’inizio, preferibilmente durante il ciclo di vita dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, e garantiamo che questi pregiudizi siano ridotti nei modelli di formazione. È importante garantire che vi sia diversità, test rigorosi e trasparenza all’interno di questi sistemi di intelligenza artificiale per ridurre il rischio che questi stereotipi siano prominenti.