הבנה של הטיות של AI דורשת מחשבה מעמיקה על ה-*אונטולוגיות* הבסיסיות. החוקרים מעודדים אותנו לשקול מחדש את תפיסותינו על ידי שאלת שאלה מבלבלת: *איך אתה מדמיין עץ?* התרגיל הפשוט הזה מעורר את המוח לחקור את האסוציאציות התרבותיות ואת הדעות הקדומות שעצבו את הפרשנויות שלנו. האופן שבו אנו תופסים עץ חושף ערכים מוסתרים בתוך המודלים הלשוניים. כל תצוגה של אלמנט טבעי זה פותחת שיח על יכולתנו לתפוס את מורכבות הייצוגים שה-AI מייצר.
האתגר של הטיות חברתיות באינטליגנציה מלאכותית
עם עליית כוחם של כלי AI גנרטיביים, חיסול הטיות חברתיות בעיצוב מודלים של שפה הפך לסוגיה מרכזית. החוקרים שואפים לנתח את הערכים הכלולים במערכות אלה. המחקר הנוכחי מתרכז בערכים המעורבים בעיצוב מודלים של שפה גדולים (LLMs).
גישה אונטולוגית חדשנית
מחקר עדכני, שפורסם בפרוטוקולים של כנס CHI 2025, טוען שדיונים על הטיית AI צריכים לחרוג מהמחשבה הפשוטה על הערכים. מחקר זה מדגיש את המסגרת האונטולוגית ואת השפעת תפיסותינו על התוצאות. להבין את האונטולוגיה זה לדמיין כיצד אנו תופסים את העולם.
שאלת העץ
על מנת להמחיש את הבעיה הזו, החוקרים שאלו את השאלה הבאה: "איך אתה מדמיין עץ?" התגובה של ה-AI, במקרה זה ChatGPT, גילתה הטיה משמעותית. כאשר המודל יצר תמונה של עץ לפי בקשת נבא חגישי, מועמדת לדוקטורט במדעי המחשב בסטנפורד, התוצאה כללה גזע בודד עם ענפים, ללא שורשים. התצוגה המוגבלת הזו של העץ מדגימה את המגבלות של מודלי השפה הנוכחיים.
השפעת האמונות התרבותיות
הייצוגים של עץ מושפעים מהנחות תרבותיות. כאשר חגישי הבהירה שהיא מגיעה מאיראן, התמונה שסופקה הייתה של עץ מקושט בדוגמאות סטריאוטיפיות, הממוקם במדבר. רק כשניסחה את המשפט "הכל מחובר" המודל כלל את רעיון השורשים. הדרכים השונות לדמיין עץ חושפות את האסוציאציות התרבותיות ואת ההבנות האונטולוגיות הכלולות במודלי השפה.
הערכה של מערכות AI
חגישי ועמיתיה חקרו גם את היכולת של LLMs להעריך את עצמם על פי ערכים ספציפיים. ארבעה מערכות AI מרכזיות, כולל GPT-3.5 ו-Google Bard, נבחנו. הם ניסחו ארבעה עשר שאלות מעמיקות על מנת להעריך את האונטולוגיה, לשאול על העקרונות האונטולוגיים, לבדוק את ההנחות המובלעות ולבחון את יכולת המודלים להעריך את המגבלות האונטולוגיות שלהם.
ברור שהטיות קיימות בהגדרת האדם. למשל, כאשר נשאל על "מה זה אדם?", Bard הכיר בחוסר תגובה אוניברסלית, אך עדיין צמצם את ההגדרות שלו לאנשים ביולוגיים. גישה כזו
הסכנות האונטולוגיות המוטמעות
החוקרים טוענים שהבחירות בעיצוב מערכות ה-AI כוללות הנחות אונטולוגיות מההתחלה. לדוגמה, מודול הזיכרון של סוכן גנרטיבי מסווג אירועים לפי הרלוונטיות שלהם, הקרבה והחשיבות. מי קובע מה חשוב? היררכיה זו עשויה לשקף ערכים תרבותיים מגבילים, אשר מציבים בעיות משמעותיות עבור הפיתוח העתידי של ה-AI.
הצורך במסגרת הערכה חדשה
התוצאות של מחקר זה מראות שהמיקוד הצמוד על חיקוי התנהגויות אנושיות מציב בעיה. סוכני AI, הנתפסים כיותר "אנושיים" מאשר אנשים אמיתיים, מעלים את השאלה על קריאות מגבילות של הטבע האנושי. המחקר מציע שמערכות AI צריכות להרחיב את התפיסה שלנו על האנושות, תוך התחשבות במורכבות של החוויה האנושית.
הופך חיוני לפתח מסגרות הערכה חדשות אשר לא יוגבלו לקריטריונים של דיוק או אתיקה. הטיות אונטולוגיות צריכות להילקח בחשבון משלב איסוף הנתונים ועד לארכיטקטורה של המודלים. כל החלטת עיצוב נושאת עימה השלכות עמוקות על המציאות שאנחנו מרשים או שאנו חוסמים.
ההשתלבות הגוברת של מערכות AI בתחומים שונים, כגון חינוך או בריאות, הופכת את המגבלות האונטולוגיות לדאגה מיוחדת. החוקרים מזהירים שאם שאלות אלו לא יטופלו, אנו עלולים לנעול את ההנחות האונטולוגיות הדומיננטיות כאמיתות אוניברסליות, מגבילים את הדמיון שלנו לדורות הבאים.
הפניות ומשאבים נוספים
כדי להעמיק בנושא זה, עיינו במאמרים הבאים ממקורות חדשותיים עדכניים: לשנות את השיח בתחום הבריאות, מ Meta שוקלים את יצירת המודלים הדיאפרמים, לשחרר את ה-99% הנותרים של הנתונים שלכם המוכנים ל-AI, אינטליגנציה מלאכותית נלחמת במשוואות מורכבות, ותשובות AI בסיכון ממקורות ה-Web.
שאלות נפוצות
איך הטיית ה-AI קשורה לתפיסתנו של עץ?
הטיית ה-AI מושפעת לעיתים קרובות מהתפיסות האנושיות; כשמדמיינים עץ, התפיסות האישיות והתרבותיות שלנו עשויות לקבוע כיצד מודל שפה מייצר ייצוג, ובכך לשקף דעות קדומות מוטמעות.
למה האונטולוגיות חשובות בלימוד AI והטיה?
האונטולוגיות מסייעות להבין כיצד תפיסות שונות של המציאות משפיעות על האופן שבו מודלי השפה פועלים, כוללות ערכים ורעיונות שעשויים להטות את הוצאות ה-AI.
אילו דוגמאות מראות כיצד מודל שפה יכול לא interpretar את המונח עץ?
ניסויים הראו שכאשר ביקשו תמונה של עץ, המודל יכול היה לייצר איור ללא שורשים, הדגמת חוסר הבנה של המורכבות והקשרים ההדדיים של ישויות בטבע.
איך ערכים תרבותיים משפיעים על הייצוג של עץ על ידי ה-AI?
ערכים תרבותיים מעצבים כיצד עץ נתפס; לדוגמה, תמונה של עץ רומז באיראן עשויה לכלול דוגמאות מעוצבות, המדגימות כיצד סטריאוטיפים תרבותיים יכולים להשפיע על הכללות שה-AI עושה.
מהן המגבלות של מערכות ה-AI בהערכת הטיות שלהם?
מערכות ה-AI מתקשות להכיר בהטיות שלהן כיוון שהן חסרות הבנה אמיתית של ההקשרים והחוויות המשתנים שיביאו משמעות עמוקה למונחים כמו עץ.
מהי גישה אונטולוגית להערכת הטיית ה-AI?
גישה אונטולוגית מעריכה לא רק את הערכים המוטמעים ב-AI, אלא גם את היסודות של מה זה אומר להיות או להתקיים, כדי לזהות כיצד רעיונות אלה משפיעים על התגובות ועל ההתנהגויות של מודלי השפה.
איך חוקרים יכולים לזהות את הטיות במערכות ה-AI?
חוקרים יכולים ליישם ניתוחים מערכתיים על ידי שאילת שאלות ממוקדות לגבי ההגדרה והפירוש של מונחים, במטרה לחשוף דעות קדומות שמוטמעות במודלי ה-AI.
אילו אסטרטגיות עשויות לסייע במזעור ההטיה במודלי השפה?
כדי למזער את ההטיה, חשוב לכלול מגוון פרספקטיבות במהלך אימון המודלים, להטיל ספק בהנחות, ולקדם דיונים לגבי כיצד ערכים משפיעים על עיצוב מערכות ה-AI.
איך דמיון של עץ עשוי לשמש כמטפורה להבנת הטיית ה-AI?
בדמיון של עץ, המחשבות שלנו חושפות הנחות תרבותיות וזיהויים שעשויים להשפיע על עיצוב ה-AI, מה שהופך אותו למטפורה חזקה לחקור את ההטיות המוטמעות במערכות.
אילו השפעות יש לבחירות העיצוב על הביצועים של מערכות ה-AI?
בחרי העיצוב קובעים איזו מציאות ניתן לחקור על ידי המודל; עיצובים מצומצמים עשויים להגביל את יכולת ה-AI לייצג את המגוון האנושי ואת מורכבות הקשרים.
