Проблема предубеждения в больших языковых моделях (LLM) является критической, поскольку эти модели, играющие важную роль в различных сферах, таких как здравоохранение, образование и финансы, в своей основе отражают предубеждения в их обучающих данных, в основном полученных из интернета. Потенциал этих предубеждений усиливать социальные неравенства требует тщательного изучения и стратегии устранения, подчеркивая техническое испытание и моральную обязанность обеспечить справедливость и равенство в приложениях искусственного интеллекта.
Географическое предубеждение проявляется в систематических ошибках прогнозирования для конкретных местоположений, приводя к искажениям в культурном, социально-экономическом и политическом аспектах. Недостаточное изучение этого вида предубеждения подчеркивает необходимость методик, способных выявлять и исправлять географические неравенства для развития справедливых технологий искусственного интеллекта, отражающих глобальные разнообразия.
Новаторское исследование Стэнфордского университета
Свежее исследование Стэнфордского университета предлагает новый подход к измерению географического предубеждения в LLM. Ученые предложили оценочный балл, который сочетает среднее абсолютное отклонение и коэффициент ранговой корреляции Спирмена, предлагая надежную метрику для оценки наличия и степени географических предубеждений. Этот метод выделяется своей способностью систематически оценивать предубеждения в различных моделях, проливая свет на дифференцированное отношение к регионам на основе социально-экономических статусов и других географических критериев.
Дальнейшее изучение методики позволяет выявить сложную аналитическую структуру. Ученые использовали ряд тщательно разработанных запросов, соотнесенных с данными реальности, для оценки способности LLM делать прогнозы геопространственной направленности. Этот инновационный подход не только подтвердил способность LLM точно обрабатывать и прогнозировать геопространственные данные, но также выявил ярко выраженные предубеждения, особенно в отношении регионов с низкими социально-экономическими условиями.
Исследование различных LLM показало значительные монотонные корреляции между прогнозами моделей и социально-экономическими показателями, такими как выживаемость младенцев. Эта корреляция подчеркивает склонность этих моделей к предпочтению более обеспеченных регионов, тем самым маргинализируя менее обеспеченные территории.
Данное исследование подчеркивает важность внедрения географической справедливости в разработку и оценку моделей, раскрывая прежде непроявленный аспект справедливости искусственного интеллекта. Обеспечение того, чтобы технологии искусственного интеллекта равномерно служили человечеству, требует обязательства выявлять и устранять все формы предубеждения, включая географические неравенства. Путь вперед включает в себя технологические достижения и коллективную этическую ответственность для использования искусственного интеллекта в уважительном и включающем образе, преодолевая разделения, а не углубляя их.
