人工智能的使用引发了对其在澳大利亚社会中加剧种族主义和性别歧视角色的紧迫质疑。人权专员洛雷因·芬莱警告说，如果没有监管，这项技术就会成为持续歧视的载体。澳大利亚工党内部的辩论体现了对规范这一创新的紧迫性，旨在避免外国偏见渗入本地使用的模型中。*适当的监管对于抗击日益加剧的不平等至关重要*。*缺乏透明性威胁到多领域决策过程的公平性和完整性*。对这些问题的漠视可能损害澳大利亚的基本正义和平等价值观。
人权专员的警告
人权专员洛雷因·芬莱最近对人工智能对澳大利亚的种族主义和性别歧视问题的潜在影响表达了强烈担忧。芬莱表示，追求与该技术相关的生产力增长不应以牺牲非歧视的根本价值为代价。缺乏适当的监管可能会加剧社会中已存在的偏见。
工党内部的辩论
芬莱的言论出现在工党内部关于人工智能的辩论背景下。参议员米歇尔·阿南达-拉贾表达了不同的观点，主张向科技企业开放澳大利亚数据。阿南达-拉贾担心人工智能可能会复制来自外国的偏见，而不考虑澳大利亚的多样性。虽然她反对制定专门的人工智能法案，但她强调了对内容创作者给予报酬的必要性。
对知识产权的担忧
不久之后，人工智能相关的生产力问题将在联邦政府举办的经济峰会上讨论。工会和行业机构报告了与知识产权保护以及隐私相关的日益担忧。媒体和艺术团体指出，如果科技公司被允许使用他们的内容训练人工智能模型，可能会面临“逐步盗窃”其知识产权的风险。
算法偏见及其后果
芬莱强调了算法偏见的问题，这些偏见在所使用的工具中融入了偏见和不公。这种情况损害了某些决策的随机性，因而这些决策可能会反映出同样的偏见。算法偏见与自动化的结合增加了歧视的风险，甚至可能演变为一种无意识现象。
人权专员的建议
专员主张建立与人工智能相关的新法规。根据他的建议，需要进行偏见审计和测试，同时需要人类专家进行审查。芬莱表示，若没有这些措施，很难消除偏见并确保人工智能工具的完整性。
人工智能领域的偏见证据
澳大利亚的研究，尤其是一项在5月发布的研究显示，当招聘者是人工智能系统时，求职者可能面临歧视。拥有口音或生活有障碍的个人在这些过程中常常处于劣势。因此，用澳大利亚数据训练人工智能工具显得至关重要，以最小化由此产生的偏见。
朝着更好的澳大利亚数据代表性
阿南达-拉贾，作为医生和人工智能研究员，强调人工智能必须由尽可能多的来自澳大利亚的多样性数据支持。这种方法将避免在没有控制下将人工智能模型“租给”科技巨头。应重点使用多样化的数据，以确保这些模型能够满足人群的需求。
对人工智能模型不透明的担忧
网络安全专员朱莉·因曼·格兰特分享了芬莱对人工智能工具所使用数据缺乏透明性的担忧。她呼吁科技公司在其训练数据上保持透明。这种缺乏透明性可能会加剧有害的偏见，尤其是与性别和种族相关的偏见。
对人工智能模型的本地整合施加压力
拉托布大学的人工智能专家朱迪思·毕肖普强调，有必要进一步释放澳大利亚数据，以更好地训练人工智能工具。使用基于外国数据开发的模型可能会损害其本地相关性。这里的核心思想是确保系统与澳大利亚人群的真实需求相匹配。
在这个背景下，释放所有澳大利亚数据供科技公司使用的倡议显得模棱两可。就这种释放的方式发出的警告是相关的，因为必须找到一种平衡，以确保所有层面的公平。此外，这一举措还可以增强对内容创作者的支持，同时捍卫澳大利亚在人工智能领域的多元视角。
有关人工智能及其影响的更多信息，请参阅相关主题的文章：欧洲对人工智能的监管访谈，智慧的Centaur人工智能，狗狗币粉丝对人工智能的使用，人工智能与麦肯锡的预期对比，人工智能在软件工程中的障碍探索。
常见问题解答
关于在澳大利亚使用人工智能的关注点是什么？
关注点包括人工智能可能强化种族和性别偏见的风险，特别是如果算法没有得到适当的监管和测试以避免偏见。
人工智能如何放大歧视？
通过算法偏见，人工智能做出的决策可能反映并放大现有的刻板印象，导致在招聘或医疗等领域的不公正对待。
为什么在澳大利亚数据上训练人工智能至关重要？
在澳大利亚数据上训练人工智能是确保模型反映当地文化多样性和现实的重要一步，从而避免固化来自国际数据的偏见。
应该使用什么类型的数据来训练人工智能？
使用多样化、代表性和准确性的数据是重要的，包括各种声音和经历，以创建公平且高效的人工智能系统。
人权专员对人工智能的呼吁是什么？
人权专员呼吁制定严格的立法监管，包括测试和审计以识别和纠正人工智能工具中的偏见，从而确保该领域的人权保护。
如果不采取措施来监管人工智能，可能会发生什么？
没有监管，人工智能系统性歧视的风险正在增加，可能会影响弱势群体，加剧现有的社会不平等。
企业如何确保人工智能的伦理使用？
企业必须致力于测试其模型以查找偏见，使用多样化的数据，并在训练方法和人工智能系统做出的决策方面保持透明。
数据透明度在抗击人工智能偏见中起什么作用？
数据透明度对理解偏见的形成机制至关重要，同时也督促企业对其用于开发人工智能工具的数据管理方式负责。
