人工智能與人類偏見的互動揭示了隱蔽的動態。最近的一項研究強調了由於基於偏見數據的AI系統，如何加劇我們自身的偏見，從而影響我們對世界的看法。*這些算法遠非中立*，它們放大了現有的偏見，形成了一個惡性循環，其中人類的錯誤相互加強。*這些放大的後果*遠超過簡單的判斷，影響到各種領域中的關鍵決策。*重新思考AI的設計*對於抵制這一趨勢並促進更公平的社會變得至關重要。
AI系統中的人類偏見
由UCL的研究人員進行的一項新研究突顯了偏見放大的現象，這是由人工智能(AI)系統引起的。訓練於人類生成數據的AI算法，必然會整合這些數據中的偏見。這種動態導致了一個惡性循環，其中人類偏見不僅被重現，而且還被AI放大。
顯著的反饋效應
研究人員發現了人類偏見與AI偏見之間的反饋。根據發表在Nature Human Behaviour的研究，初始的偏見可能導致人類錯誤的增加，形成一種相互強化的現象。與偏見系統的互動使人們更願意分享這些偏見，從而加劇了歧視。
現實世界中的後果
這項研究的結果顯示，使用偏見AI的用戶往往會低估女性的表現，同時在高管職位方面高估白人的表現。因此，AI不僅是重複偏見，還積極影響社會認知。
嵌入算法中的偏見
參與研究的教授Tali Sharot解釋說，當AI系統根據偏見數據進行訓練時，它們學習這些偏見並在預測中放大。在實驗中，一種AI算法顯示出明顯的能力，即重現面孔被判斷為悲傷的趨勢，從而影響了一組參與者的判斷。
偏見的實驗與放大
研究人員進行了多項不同的實驗，涉及超過1200名參與者。在其中一項實驗中，參與者需要對面孔進行滿意度評估。隨後，接觸到AI偏見判斷的一組人表現出更強的趨勢，將面孔視為悲傷。出現了一種強化效應，參與者在AI的偏見聲譽下進行調整。
背景和人際互動的影響
當參與者相信自己在與一個人互動而非AI系統時，偏見得到了提升。這一發現強調了期望如何影響用戶整合機器判斷的方式。對AI系統的認知異化使得它們的偏見判斷看起來更加合理。
生成AI的影響
該研究還檢查了生成性AI系統的影響，例如Stable Diffusion。結果顯示，基於刻板印象的財務候選人表示具有主導地位。在接觸到由AI創建的偏見圖像後，參與者變得更傾向於將白人男性視為管理職位的候選人。
邁向更具道德的人工智能
研究人員強調，迫切需要設計更少偏見和更準確的AI系統。儘管他們發現與準確AI的互動可以改善判斷，但偏見的毀滅性影響將需要在設計和實施上進行重大努力。
算法設計者必須認清自己的責任。慎重開發AI系統可能會減輕偏見的有害影響。通過調整訓練方法，可以減少它們對社會的影響。
這項研究加強了對於塑造我們日常生活算法中的偏見的高度警惕的必要性。這一動態的後果預示著在未來的技術開發中對道德的緊迫需求。
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關於人工智能偏見的常見問題
什麼是人工智能中的偏見？
人工智能中的偏見是指由於訓練算法和模型所用數據的原因，可能會集成的偏見或錯誤。這些偏見可能會影響AI做出的決策，因此反映了人類的偏見。
AI系統中的偏見如何影響我們自身的看法？
AI系統中的偏見可能會通過影響我們與信息或個體的互動方式來加劇我們的偏見。當用戶與偏見AI互動時，他們可能會內化這些偏見，從而加強自身的偏見。
人工智能中的偏見在日常生活中的具體影響是什麼？
人工智能中的偏見可能影響日常生活的各個領域，包括招聘、刑事司法和候選人選擇等。例如，一個有偏見的算法可能導致招聘中的歧視，偏愛某些群體而犧牲其他群體。
可以採取哪些措施來減少AI系統中的偏見？
為了減少AI系統中的偏見，在訓練算法時使用多樣且具代表性的數據集是關鍵。定期對算法進行審計和進行偏見意識培訓也可能十分有益。
研究人員如何研究AI中的偏見影響？
研究人員通過控制實驗研究AI中的偏見影響，參與者與偏見AI系統進行互動。這些研究揭示了AI偏見如何影響人類的判斷和行為，通過觀察參與者的反應和態度。
AI開發者對偏見有什麼責任？
AI開發者有責任設計出儘可能無偏見和準確的算法。這包括深入測試以識別潛在偏見並調整模型以最小化其對用戶的影響。
人工智能中的偏見是否總是故意的？
並非如此，人工智能中的偏見並不總是故意的。它們可能是數據收集過程中的誤解或數據集中的不平等表示的結果，而不是故意歧視的意圖。
如何檢測人工智能中的偏見？
人工智能中的偏見可以通過分析系統提供的結果並與公平標準進行比較來檢測。涉及不同人口群體的測試也可以幫助揭示內嵌的偏見。
