人工知能 (AI) の台頭は、あらゆる意味でデジタル テクノロジーの範囲を変え、画像、テキスト、ビデオの生成において想像を絶する能力をもたらしました。しかし、人間から完全に独立し、あらゆる種類のバイアスから解放され、定性的推論を掘り下げる AI への道はまだ完成していません。
したがって、この理論的根拠に基づいて、私たちは AI を生活に組み込む初期段階から、偏見の表現と倫理に大きく関わる現在の制限と課題を完全に理解する必要があります。
AI の現状を理解する
AI は目覚ましい進歩を遂げていますが、AI には推論や独立した思考がありません。その応答と出力は、トレーニングされたデータセットから完全に派生します。
これは、トレーニング対象のデータが次に簡単に説明する制限、バイアス、またはエラーによって特徴付けられている場合、同じことが主に AI のパフォーマンスの属性と出力への包含性に反映されることを意味します。たとえば、他の人種の画像がほとんど含まれていない、主に白人に偏ったデータセットでトレーニングされた AI モデルは、他の人種の非常に低品質の合成画像を提供すると予想されます。これは、AI の固有の能力ではなく、AI がトレーニングされたデータの多様性と範囲の証拠です。
副操縦士をめぐる論争
最近の論争、例えば、 Microsoftの Copilot は、AI 開発者が対処しなければならない倫理的なジレンマと課題のいくつかを前面に押し出します。したがって、副操縦士は、デリケートなプロンプトまたは潜在的に偏見のあるプロンプトに応答するときに、画像生成において固定観念を強化するという責任を負うことになります。 Microsoftは特定の用語のブロックを制限し、Copilotの出力を改良するためにいくつかの障壁を設けているが、この状況はAIモデルに組み込まれたバイアスというより大きな問題を物語っている。
AI バイアス: 広範囲にわたる課題
Copilot は、それ自体が偏っていて問題があると考えられる出力を生成するという点において、決してユニークなわけではありません。 GoogleのGeminiやMetaのAIなど、他のAIモデルも同様のことを行っている。これらの事件は、AI の開発と展開を導くためのトレーニング データセットの多様性と包括性、および強力な倫理規制の緊急の必要性を深刻に示しています。
より倫理的な AI の未来に向けて
これは、AI 開発者、研究者、倫理学者の多大な努力と偏見を組み合わせ、AI テクノロジーが人間の経験の多様性と複雑さをどのように表現するかを反映することを必要とする前進です。これには、以下を開発する必要性が含まれます。 トレーニング データの多様化: 世界の多様性を表す、多様で包括的なデータを使用してモデルをトレーニングします。 AI システムの開発に倫理ガイドラインを組み込み、偏見の余地のない公平性を保証します。これには、継続的な監視と改善が大きく関係し、AI モデルの定期的な更新や、継続的な偏りや不正確さが発見された場合には、そのような形で行われます。
