AI学习人类偏见 测试结果出乎意料

中央社 2019-11-12 15:37+-

  人工智慧(AI)系统依循演算法学习数位化书籍、新闻文章等所含资讯,但科学家发现,在过程中它们也吸收了资讯隐含的偏见,有时甚至出乎开发者意料以外。

AI学习人类偏见 测试结果出乎意料

  去年秋天,科技巨擘Google推出名为BERT的突破性新AI技术,目前已用于诸如Google搜寻引擎等服务。它可吸收大量数位化资讯,但其中隐含的偏见,包括存在数十、数百年之久以及新近出现的,它也一并内化,一如孩童对父母的不当行为有样学样。

  举例而言,BERT及类似系统倾向将资讯工程与男性联结,且往往也轻视女性。随着AI科技推陈出新、日益精细,且应用产品越来越广泛,科技企业防堵AI学习人类既有偏见的压力将日增。

  不过,科学家仍在研究BERT这类通用语言模型的运作方式。新AI技术所犯错误常让他们感到意外。

  举例而言,电脑科学家孟洛(Robert Munro)近日将100个英文单词输入BERT的资料库,其中包括"珠宝"、"宝宝"、"马匹"、"房屋"、"金钱"、"行动"等。结果显示,BERT将这些字词与男性联结的机率高达99%,唯一例外是"妈妈"(mom)。

  拥有电脑语言学博士、曾负责云端运算平台"亚马逊网路服务"(Amazon Web Services)自然语言和翻译技术的孟洛指出:"这一如我们一直看到的历史不平等。"有了BERT这项科技,孟洛担心,偏见将会持续。

  孟洛近日也在网路撰写文章,描述他如何检视Google和亚马逊网路服务的云端运算。根据他的说法,两套系统都无法将"她的"(hers)辨识为代名词,虽然它们可以正确判读"他的"(his)。

  Google发言人表示,公司知悉相关议题,目前正采取必要措施来处理并解决问题。他还说,减少系统中的偏见既是Google的AI原则,也是优先事项。

  亚马逊则发表声明指出,公司投入大量资源确保自家科技高度精确并减少偏见,方法包括设定严格基准、多方测试和投入多元训练用资料数据等。

  事实上,研究人员早就警告AI隐含偏见一事,实例包括警方和其他政府单位采用的人脸辨识系统,以及脸书(Facebook)和Google等科技业巨头所提供的高人气网路服务。Google照片应用程式(Google Photos app)2015年就被逮到将非裔美国人标记为"大猩猩"。孟洛博士也发现其他AI系统中对女性和有色人种的偏见。

  BERT与类似系统则更为复杂,人类难以预测它们最终会有什么样的行为。

  华盛顿大学(University of Washington)专攻电脑语言学的教授班德(Emily Bender)表示:"甚至连建立这些系统的人,都不了解它们的行为方式。"

  • 最新评论
  • wkghm2288

    一点不意外。这是为什么土共的AI研究无法产生竞争力的原因,人渣社会的大数据出不了智能。

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