Исследователи из Стэнфордского университета обнаружили системные предубеждения в языковых моделях искусственного интеллекта.

 Researchers at Stanford University Expose Systemic Biases in AI Language Models

Системные предубеждения в языковых моделях искусственного интеллекта

В недавней научной статье исследователи Юридической школы Стэнфорда исследовали предубеждения в больших языковых моделях (LLM), таких как GPT-4, с фокусом на расовые и гендерные неравенства. Исследование направлено на выявление и уменьшение потенциального вреда, причиняемого предубеждениями в LLM, особенно в сценариях, таких как переговоры о покупке автомобиля и прогнозирование выборов.

Преодоление предубеждений в LLM

Усилия по уменьшению предубеждений в LLM испытывают трудности в борьбе с расовыми и гендерными предубеждениями. Исследователи предлагают дизайн аудита для стимулирования LLM сценариями, включающими именованных лиц с различными именами, чтобы оценить предубеждения по расовым и гендерным ассоциациям.

Дизайн аудита и уменьшение предубеждений

Дизайн аудита включает структурирование сценариев по различным областям, таким как принятие решений о покупках и прогнозирование выборов, для выявления и количественной оценки предубеждений в ответах LLM. Исследование использует разные уровни контекстной информации в подсказках для оценки влияния дополнительной информации на уменьшение предубеждений.

Результаты и рекомендации

Данные указывают на постоянные негативные последствия для имен, связанных с этническими меньшинствами и женщинами. Качественный контекст оказывает разнонаправленное влияние на предубеждения, в то время как числовые якоря эффективно устраняют различия в большинстве случаев. В статье подчеркивается важность проведения аудитов на этапах внедрения и реализации LLM.

Практические решения искусственного интеллекта для вашего бизнеса

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите следующие практические шаги:

1. Идентифицируйте возможности для автоматизации
2. Определите KPI для воздействия искусственного интеллекта
3. Выберите решение искусственного интеллекта
4. Внедряйте постепенно

Для советов по управлению KPI и понимания возможностей использования искусственного интеллекта свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com или подпишитесь на наш канал в Telegram и Twitter.

Пример практического решения искусственного интеллекта

Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Узнайте, как искусственный интеллект может переопределить ваши процессы продаж и взаимодействия с клиентами. Исследуйте решения на itinai.com.

Список полезных ссылок:

AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация

Исследователи Университета Стэнфорда обнаружили системные предубеждения в языковых моделях искусственного интеллекта

MarkTechPost

Twitter –  @itinaicom

Полезные ссылки: