Да, но не го осъзнава. За разлика от човека, може бързо да се научи. 😉
Изкуственият интелект (AI) в различните му форми набира все по-голяма популярност през последните години. Хората го използват все по-активно и откриват доста проблеми и необичайни отговори на задачите, които му поставят за изпълнение. 🤖💻👩💻
@baldnewsnetworks #white #black #blm #ai #foryou ♬ Sad and lonely - MoppySound
През последните седмици се получиха няколко по-големи казуса, които привлякоха повече внимание. Те имаха обща причина – генерираните от AI изображения и отговори на въпроси са с расистки или сексистки намеци, а понякога са и откровено нередни. 🙄😮
Най-невинният пример е да попитаме някоя от услугите за генериране на изображения, да ни нарисува модерна интерпретация на Мона Лиза. Резултатите могат да са доста разнородни и колкото пъти направим заявката, толкова по-различни и… стереотипни стават те. 😅😮
@jeremyandrewdavis Is AI Ableist? #AI #ArtificialIntelligence #MidJourney #Ableist #Bias #AIBias #Autism #ActuallyAutistic #Representation #DisabilityRepresentation #SystemicRacism #SystemicAbleism #MachineLearning #Sexist ♬ Suara Seram Sangat Mencekam - Kholil Buitenzorg
А преди няколко седмици Google се оказа в центъра на скандал заради чатбота Gemini, защото беше обвинен, че генерира „напълно неприемливи“ изображения. Например на афроамериканци в имитации на нацистки униформи. Наложи се компанията да спре функцията за известно време докато я коригира. 👩💻🤖
Мнозина обвиниха изкуствения интелект в расизъм. Но реално технологията не осъзнава това. Тя все още е далеч от перфектно обучена във всички нюанси на човешката история, култура и ежедневие. В опита си да показва, че не прави разлика между хората, тя не съобразява някои исторически особености. Не помага и фактът, че в повечето случаи компаниите просто слагат филтър, който да блокира изпълнението на такива задачи и съответно алгоритмите няма как да се поучат от грешките си или пък по-лошо – учат се погрешно. 🙆♀️🤦♀️🤷♀️
@brandnat Google shuts down Gemini AI as its image generator refused to generate images of white people. #google #geminiai #googlegemini #brandnat #nataliechoprasert #ai #aitools #artificialintelligence #aiimages #greenscreenvideo ♬ original sound - Brand Nat | AI Automation
Това е разбираемо, тъй като става дума за ИТ гиганти със световна репутация, акции на фондовите пазари, скъпи инвестиции и т.н. Те не могат да си позволят да чакат AI да се научи… евентуално. Затова предпочитат да спрат функцията или да наложат филтри, докато я обучат сами. 👩💻
Тук идва и другият проблем – данните, с които алгоритмите биват обучавани. В голямата си степен те разчитат на информацията, която има в интернет. А тя е най-разнородна. И в повечето случаи изобилства от грешки, (не)волни неточности, целенасочена пропаганда и т.н. Много трудно е да се пресее коректната информация и в известна степен това не трябва да се прави, тъй като тогава алгоритъмът ще се научи на сухи, академични данни и след това ще е неспособен да комуникира с хората на „народен“ език.😋💻
@mkaptilina Did you know about this? What do you think? #brianchristian #thealignmentproblem #ai #tech #bias #racism #learnwithme ♬ original sound - Masha
Повечето компании казват, че техните експерти все пак преглеждат базите данни и правят определени филтри, настройки и корекции. Но и тук отново от значение е човешкият фактор. Както дете, което се обучава от родители и учители и разчита изцяло на тяхната коректност в преподаването на знанията, така и какво ще научи AI и как, зависи от хората, които ще му напишат програмния код и ще му подберат и предоставят данните. А тези хора имат своите (не)осъзнати пристрастия. В повечето случаи те дори не осъзнават, че ги предават на дигиталното си отроче. 💻👩💻
Но за разлика от човек, който веднъж израснал и обучен по определен начин, след това много трудно може да се промени, за AI това не е чак такова предизвикателство. Той може да бъде обучен на нови неща по-бързо и това си личи от темпото, с което творенията му се подобряват. Преди година по това време генерираните от AI изображения бяха обещаващи, но пълни с дефекти. Сега могат да бъдат изключително реалистични и да създават хора и обекти, които изглеждат като снимка. 💻🤖
@francina_simone #ai #aiproblems #machinelearning ♬ original sound - Midnight Scholar Society
Обратно отначало - След всичко това се връщаме в изходна точка. А именно, че зависи от хората как ще научат изкуствения интелект. А може би не? Всъщност, може би AI е по-обективен, отколкото ни се иска? Може би казва и показва неща, които не искаме или не сме готови да приемем? 🙄
Това може да е теза, която произлиза от проучване на учени от Университета на Станфорд, публикувано юни миналата година. В него те са използвали данни от официалното Бюро за трудова статистика на САЩ от 2021 г., в което хората са питани като какви се самоидентифицират – пол, раса и професия и съответно какви очакват да са хората в различни професии. Те са съпоставени с това в какви професии AI моделите генерират хора със същите характеристики или какви снимки селектират и представят. 😮
@besupernatural #greenscreen #ai #racism #technology #fyp ♬ original sound - Ginette Vilmenay
В почти всички случаи AI резултатите „дърпат“ повече към стереотипа докато хората се стремят да балансират. Например според алгоритмите, 100% от хората с професии като стюардеса, медицинска сестра или просто домакини, са жени. А пък почти 100% от хората с професии софтуерен инженер, шофьор на такси или пожарникар са мъже. Тук е важно да се отбележи, че се сравнява спрямо личната самоидентификация на хората, а не официални данни за това какви са реалните работещи дадената професия. 🤖
Тоест, AI ни вижда по по-различен начин, отколкото ние виждаме сами себе си. Дали е прав или не, е въпрос на гледна точка и на официални данни. Според повечето експерти, проблем има и той е във въпросното разминаване между очакванията на хората и реалното поведение на AI. Хората искат да видят изображения, които отговарят на определени актуални към момента обществени стандарти. AI пък показва изображения на базата на това, което „вижда“ в интернет и възприема като реалността. А реалността не винаги е точно такава, каквато си я представяме. 💻👩💻
Все пак AI не е Танос и не може да променя реалността както поиска. Алгоритмите „живеят“ в дигиталния свят, който макар да е отражение на физическия свят, в който реално живеем, то това отражение има своите изкривявания и особености. Най-малкото не може да пресъздаде абсолютно точно емоциите, възприятията, мислите и очакванията на хората. Нито и техните начини на комуникация очи в очи, уникални изрази и т.н. 🤖🤖🤖
@noelle.ai #greenscreen #ainews Meta’s Blenderbot 3 becomes racist in just a few days. AI isn’t racist, we are. 😕 @Mashable #responsibleai #aiethics #goodcode #badcode #womeninai #lovefluencers #lamplightereffect ♬ original sound - Noelle 💕
Не е разумно да очакваме, че AI от самото начало ще е всемогъщ и безпогрешен, макар и еуфорията около технологията да създаде такива очаквания. С времето той ще се подобри и ще стане по-прецизен. Колко време ще е нужно зависи отново от хората. И тук се проявява класическата поговорка „много баби, хилаво бебе“. 😅Причината е, че има множество експерти, компании, организации и институции, които са на едно и също мнение, че AI има нужда от регулация и помощ в поддържането на правилната посока, но възгледите за начините, по които това трябва да се случи са много разнопосочни. Геополитическите битки кой ще има контрол над разгръщането на технологията също не са за подценяване.
А това е само началото на развитието на AI. Предстоят още много теми и казуси, които трябва да се разгледат и решат. Някои от тях ще разгледаме съвсем скоро. 🤖👩💻💻
Източник снимки: : istock
