Мила Стаматовска
Инклузивните вештачки интелектуални (ВИ) системи претставуваат технологија дизајнирана да ги надмине структурните нееднаквости и да обезбеди фер исход за сите корисници. Во ерата на дигитална трансформација, ВИ влијае на секој аспект на современото општество – од здравствената нега до образованието, регрутирањето на персонал и кривичното право. Сепак, неговиот потенцијал е ограничен доколку не се адресираат систематските пристрасности вградени во податоците, алгоритмите и корисничкиот интерфејс. Оваа работа ја истражува природата на пристрасноста, нејзините последици и практичните стратегии за изградба на инклузивни системи.
1. Пристрасност во податоците: Корените на структурните нееднаквости 1.1. Источници на пристрасност
Податоците се основен извор на пристрасност во ВИ. Моделите се обучуваат на историски податоци кои честопати ги репродуцираат општествените предрасуди. На пример:
• Селекциска пристрасност: Податоците недостапно ги претставуваат маргинализираните групи. Студија на MIT откри дека системите за препознавање на лица имаат стапка на грешка од 34% кај жените со темна кожа, наспроти 0,8% кај мажите со светла кожа.
• Конфирмациска пристрасност: Алгоритмите ги засилуваат постоечките шеми. Во 2018, амазонскиот регрутирачки систем дискриминирал жени бидејќи историските податоци фаворизирале машки кандидати.
• Стереотипна пристрасност: Генеративните алатки (како DALL-E) поврзуваат „водечка позиција“ со мажи, а „негување“ со жени.
1.2. Последици од пристрасните податоци
• Здравство: Алгоритмите за прогнозирање на ризик од болести често ги игнорираат симптомите кај жените или малцинските групи.
• Кривично право: Системот COMPAS, кој го проценува ризикот за рецидивизам, покажал расна пристрасност со погрешно оценување на црнците како „висок ризик“ 45% почесто од белците.
• Финансии: Кредитни модели користејќи историски податоци од „црвени линии“ (redlining) ги исклучуваат заедниците со низок приход.
2. Дизајнерски предизвици: Архитектура и интерфејси
2.1. Алгоритамска неправда
Алгоритмите честопати ги кодираат општествените хиерархии. Клучните проблеми вклучуваат:
• Оптимизација за доминантни групи: Моделите се тренираат да максимизираат прецизност за мнозинството, жртвувајќи ги перформансите за малцинствата.
• Недостаток на контекстуално разбирање: Системите за НЛП (на пр., ChatGPT) не ги разбираат културните или дијалектските нијанси, што доведува до грешни преводи или стереотипни одговори.
2.2. Бариери во корисничкиот интерфејс
Инклузивниот дизајн бара пречекорување на физичките, културните и едукативните разлики:
• Пристапност: Интерфејсите мора да ги поддржуваат корисниците со попречености (на пр., гласовна навигација за оние со моторни нарушувања).
• Културна осетливост: Дизајнот треба да ги вклучува локалните вредности. На пример, платформите за е-учење во Индија користат иконографии кои ги рефлектираат руралните заедници.
• Транспарентност: Корисниците треба да разберат како системот донесува одлуки. „Објаснлива ВИ“ (XAI) е клучен алатка за градење доверба.
3. Стратегии за изградба на инклузивни системи
3.1. Диверзификација на податоците
• Препримерување и синтетички податоци: Техники како SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) ги балансираат застапените групи.
• Учесничко собирање податоци: Проектот Mozilla Common Voice вклучува гласовни примероци од преку 100 јазици, вклучувајќи малцински дијалекти.
3.2 Алгоритамска ферност
• Метрики за правда:
• Демографска паралелност: Системот треба да има еднаква точност за сите групи.
• Групна разлика: Ограничување на разликите во исходот меѓу групи.
• Adversarial testing: Употреба на „нападни“ влезови за откривање на слаби точки (на пр., тестирање на модел за кредитирање со податоци од различни економски групи).
3.3 Инклузивен дизајн на процеси
• Со-креација со заедниците: Проектот AI for Social Good на Google вклучува локални заедници во дизајнирање на алатки за следење на поплави.
• Етички прегледи: Формирање на комисии кои ги оценуваат алгоритмите пред нивното лансирање.
4. Студии на случај: Успеси и лекции
4.1. Систем за дијагноза на ретинопатија
Алатката развиена од DeepMind ги користи офталмолошките слики од пациенти во Тајланд и Индија за да избегне пристрасност кон пациентите со светла кожа. Резултатот е 98% точност без разлика на етничка припадност.
4.2. Инклузивни регрутирачки платформи
Unilever имплементираше ВИ систем кој ги маскира демографските информации (пол, раса) од CV-ја и ги оценува кандидатите врз основа на вештини. Ова резултираше со 16% зголемување на разновидноста во вработувањата.
4.3. Превод на знаковни јазици
Проектот SignAll користи 3D сензори и машинско учење за превод на американскиот знаковен јазик (ASL). Моделот е обучен со податоци од глуви корисници, што ја елиминира грешката во толкувањето на гестовите.
5. Предизвици и идни насоки
5.1. Технички и етички пречки
• Трговска тајна: Компаниите одбиваат да ги делат податоците или алгоритмите, што го попречува надворешниот надзор.
• Културна релативност: Дефиницијата за „фер“ варира меѓу културите. На пример, во некои општества, приоритизирањето на жените во регрутирањето се смета за позитивна дискриминација.
• Тргов-off меѓу точност и ферност: Намалувањето на пристрасноста понекогаш ја намалува целокупната прецизност на системот.
5.2. Регулаторни и образовни решенија
• Стандардизација: Организациите како IEEE и ISO работат на глобални стандарди за фер ВИ (на пр., IEEE 7000-2021).
• Едукација на јавноста: Вклучување на модули за „дигитална писменост“ во образовните системи за критичко оценување на ВИ одлуките.
• Политички рамки: ЕУ-овиот AI Act (2024) го забранува употребата на ВИ за масовно следење и бара компаниите да обезбедат техничка документација за нивните модели.
6. Заклучок
Инклузивните ВИ системи не се само технички предизвик – тие претставуваат одраз на општествените вредности и колективната одговорност да се создаде технологија што служи на целото човештво. За да се постигне оваа цел, неопходно е:
1. Да се признае пристрасноста како системски проблем кој произлегува од историски и културни предрасуди вградени во податоците. Ова бара радикална транспарентност – од откривање на недостатоци во тренираните множества до јавно објавување на методите за оценка. Како што потврдува студијата NIST (2022), дури и „неутралните“ алгоритми може да ги засилат постоечките нееднаквости доколку не се дизајнирани со намера за инклузивност.
2. Да се вклучат маргинализираните групи не како „корисници“, туку како соавтори во секоја фаза на развојот. Ова вклучува:
• Учество во креирање на податоци (на пр., проектот Mozilla Common Voice).
• Тестирање на интерфејси во реални контексти (како во случајот со SignAll за превод на знаковни јазици).
• Формирање на совети за етика кои ги претставуваат различните перспективи.
3. Да се инвестира во интердисциплинарност која ги преминува границите меѓу технологијата, хуманистичките науки и правото. На пример, регулаторните рамки како EU AI Act (2024) се белег за необходимоста од легални механизми кои ги штитат основните права. Истовремено, истражувачите од DeepMind покажаа дека соработката со локалните здравствени работници е клучот за точна дијагноза на ретинопатија кај различни етнички групи.
Иднината на инклузивната ВИ зависи и од континуирана едукација:
• За програмерите: Обучување за техники како adversarial testing и алгоритмичка ферност.
• За јавноста: Критичко размислување за тоа како ВИ влијае на секојдневниот живот (на пр., преку кампањи за дигитална писменост).
• За регулаторите: Развој на алатки за проактивно следење на системите, наместо реактивни казни.
На крај, инклузивноста не е статична цел, туку динамичен процес. Како што технологиите еволуираат, така мора и нашите пристапи да се адаптираат. Само преку комбинација на технолошка иновација, структурна правда и културна осетливост може да се осигураме дека ВИ ќе биде сила за обединување, а не за поделба.
Библиографија
1. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. MIT Media Lab.
2. European Commission. (2024). EU AI Act: Regulatory Framework on Artificial Intelligence.
3. IBM Research. (2023). AI Fairness 360: An Open-Source Toolkit for Detecting Bias.
4. National Institute of Standards and Technology (NIST). (2022). Bias in Facial Recognition Systems.
5. Google AI. (2023). Inclusive Design Guidelines for Machine Learning. 6. UNESCO. (2021). Ethics of Artificial Intelligence: Challenges and Governance. 7. Microsoft Research. (2022). Sign Language Translation with Deep Learning.
8. IEEE Standards Association. (2021). IEEE 7000-2021: Model Process for Addressing Ethical Concerns.
9. DeepMind. (2023). Diabetic Retinopathy Diagnosis in Diverse Populations. 10. World Economic Forum. (2024). Global Governance Toolkit for Inclusive AI Systems. Мила Стаматовска