an 당신은 조수가 있습니다 간단한 질문에 대해 관련이 없거나 혼란스러운 반응을 보이며, 훈련 이외의 문화적 뉘앙스 나 언어 패턴을 이해하는 데 어려움을 겪고있는 중요한 문제를 드러냅니다. 이 시나리오는 의료, 교육 또는 직업 지원과 같은 필수 서비스에 대한 AI에 의존하는 수십억의 사람들에게 일반적입니다. 많은 사람들에게 이러한 도구는 부족하고 종종 자신의 요구를 완전히 배제하거나 제외합니다.
AI 시스템은 주로 서구 언어, 문화 및 관점에 의해 주도되어 좁고 불완전한 세계 표현을 만듭니다. 편향된 데이터 세트 및 알고리즘을 기반으로하는 이러한 시스템은 글로벌 인구의 다양성을 반영하지 못합니다. 그 영향은 기술적 인 한계를 넘어서서 사회적 불평등을 강화하고 심화되는 분열을 넘어선 것입니다. 이 불균형을 다루는 것은 특권이있는 소수가 아닌 모든 인류에게 봉사 할 AI의 잠재력을 실현하고 활용하는 데 필수적입니다.
AI 편견의 뿌리 이해
AI 바이어스는 단순히 오류 나 감독이 아닙니다. AI 시스템이 설계 및 개발되는 방식에서 발생합니다. 역사적으로 AI 연구와 혁신은 주로 서구 국가에 집중되어 왔습니다. 이 농도는 학술 간행물, 데이터 세트 및 기술 프레임 워크의 주요 언어로서 영어를 지배하게 만들었습니다. 결과적으로 AI 시스템의 기본 디자인은 종종 글로벌 문화와 언어의 다양성을 포함하지 않아 방대한 지역이 저조한 상태로 남습니다.
AI의 바이어스는 일반적으로 알고리즘 바이어스 및 데이터 중심 편향으로 분류 될 수 있습니다. 알고리즘 편향은 AI 모델 내 논리와 규칙이 특정 결과 또는 인구를 선호 할 때 발생합니다. 예를 들어, 역사적 고용 데이터에 대해 훈련 된 고용 알고리즘은 실수로 특정 인구 통계를 선호하여 체계적인 차별을 강화할 수 있습니다.
반면에 데이터 중심의 편향은 기존의 사회적 불평등을 반영하는 데이터 세트를 사용하는 데 비롯됩니다. 얼굴 인식 예를 들어, 훈련 데이터 세트는 주로 서부 지역의 이미지로 구성되기 때문에 기술은 가벼운 피부 개인에게 더 잘 수행됩니다.
2023 년 보고서 AI는 이제 연구소입니다 주요 기술 회사 가이 분야를 지배하는 서부 국가, 특히 미국과 유럽의 AI 개발과 권력의 집중을 강조했습니다. 마찬가지로 Stanford University의 2023 AI 지수 보고서 데이터 세트와 혁신의 분명한 서구 지배력을 반영하여 글로벌 AI 연구 개발에이 지역의 중요한 기여를 강조합니다.
이러한 구조적 불균형은 AI 시스템이 전 세계 인구의 다양한 관점과 현실을 나타내는보다 포괄적 인 접근법을 채택해야한다는 긴급한 요구를 요구합니다.
AI의 문화 및 지리적 불균형의 글로벌 영향
서구 중심 데이터 세트의 지배력은 AI 시스템에서 상당한 문화적 및 지리적 편견을 만들어 냈으며, 이는 다양한 인구에 대한 효과를 제한했습니다. 가상 비서예를 들어, 서구 사회에서 공통적 인 관용 표현이나 참고 문헌을 쉽게 인식 할 수 있지만 종종 다른 문화적 배경의 사용자에게 정확하게 반응하지 못합니다. 지역 전통에 대한 질문은 시스템의 문화적 인식 부족을 반영하여 모호하거나 잘못된 반응을 얻을 수 있습니다.
이러한 편견은 문화적 허위 진술을 넘어 확장되며 지리적 차이에 의해 더욱 증폭됩니다. 대부분의 AI 교육 데이터는 북미와 유럽의 도시, 잘 연결된 지역에서 나오며 농촌 지역과 개발 도상국을 충분히 포함하지 않습니다. 이것은 중요한 부문에서 심각한 결과를 초래합니다.
농작물 수익률을 예측하거나 해충을 감지하도록 설계된 농업 AI 도구는 사하라 이남 아프리카 또는 동남아시아와 같은 지역에서 종종 실패합니다.이 시스템은 이러한 지역의 독특한 환경 조건 및 농업 관행에 적합하지 않기 때문입니다. 마찬가지로, 일반적으로 서부 병원의 데이터를 훈련시키는 의료 AI 시스템은 세계 다른 지역의 인구에 대한 정확한 진단을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 연구에 따르면 피부과 AI 모델은 주로 가벼운 피부 색조에 대해 훈련 된 다양한 피부 타입에서 테스트 할 때 상당히 악화됩니다. 예를 들어, 2021 연구 피부 질환 검출을위한 AI 모델은 어두운 피부 색조를 포함하는 데이터 세트에 적용될 때 정확도가 29-40% 감소한 것으로 나타났습니다. 이러한 문제는 기술적 한계를 초월하여 생명을 구하고 글로벌 건강 결과를 향상시키기 위해보다 포괄적 인 데이터의 긴급한 필요성을 반영합니다.
이 편견의 사회적 영향은 광범위합니다. 개인에게 권한을 부여하도록 설계된 AI 시스템은 종종 장벽을 만듭니다. AI로 구동되는 교육 플랫폼은 서부 커리큘럼의 우선 순위를 정하는 경향이 있으며, 다른 지역의 학생들은 관련 또는 현지 자원에 접근 할 수 없습니다. 언어 도구는 종종 지역 방언과 문화적 표현의 복잡성을 포착하지 못해 전 세계 인구의 방대한 부분에 효과가 없습니다.
AI의 편견은 유해한 가정을 강화하고 전신 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 예를 들어, 안면 인식 기술은 소수 민족들 사이에서 높은 오류율에 대한 비판에 직면하여 심각한 실제 결과를 초래했습니다. 2020 년에 로버트 윌리엄스, 흑인마비로 인한 매치로 인해 디트로이트에서 잘못 체포되었으며, 이는 그러한 기술 편견의 사회적 영향을 강조합니다.
경제적으로 AI 개발의 글로벌 다양성을 무시하면 혁신을 제한하고 시장 기회를 줄일 수 있습니다. 다양한 관점을 설명하지 못하는 회사는 잠재적 인 사용자의 대규모 세그먼트를 소외시킬 위험이 있습니다. 2023 맥킨지 보고서 생성 AI가 세계 경제에 매년 2.6 조 달러에서 4.4 조 달러 사이의 기여를 할 수 있다고 추정했다. 그러나이 잠재력을 실현하는 것은 전 세계의 다양한 인구를 수용하는 포괄적 인 AI 시스템을 만드는 데 달려 있습니다.
회사는 AI 개발의 편견을 해결하고 확대함으로써 새로운 시장을 발견하고 혁신을 주도하며 AI의 이점이 모든 지역에서 공평하게 공유되도록 할 수 있습니다. 이는 전 세계 인구를 효과적으로 반영하고 서비스하는 AI 시스템 구축의 경제적 명령을 강조합니다.
포괄성에 대한 장벽으로 언어
언어는 문화, 정체성 및 커뮤니티와 깊이 연결되어 있지만 AI 시스템은 종종 이러한 다양성을 반영하지 못합니다. 가상 어시스턴트 및 챗봇을 포함한 대부분의 AI 도구는 몇 가지 널리 사용되는 언어로 잘 수행되며 덜 대표되는 언어를 간과합니다. 이 불균형은 원주민 언어, 지역 방언 및 소수 언어가 거의 지원되지 않아서 말하는 지역 사회를 더욱 소외 함을 의미합니다.
Google Translate와 같은 도구는 커뮤니케이션을 변화 시켰지만 여전히 많은 언어, 특히 복잡한 문법 또는 제한된 디지털 존재를 가진 언어와 어려움을 겪고 있습니다. 이 제외는 수백만 개의 AI 구동 도구가 접근 할 수 없거나 비효율적으로 유지되어 디지털 격차를 확대한다는 것을 의미합니다. 에이 2023 유네스코 보고서 세계 언어의 40% 이상이 사라질 위험이 있으며 AI 시스템에서 부재하면 이러한 손실이 증폭됩니다.
AI 시스템은 세계 언어 적 다양성의 작은 부분 만 우선 순위를 지정함으로써 기술의 서구 지배력을 강화합니다. 이 차이를 해결하는 것은 AI가 진정으로 포괄적이되고 말하는 언어에 관계없이 전 세계의 커뮤니티에 서비스를 제공하는 데 필수적입니다.
AI의 서양 편견 해결
AI에서 서양 편견을 고정하려면 AI 시스템이 설계되고 훈련되는 방식을 크게 변화시켜야합니다. 첫 번째 단계는보다 다양한 데이터 세트를 만드는 것입니다. AI는 전 세계 사람들에게 서비스를 제공하기 위해 다국어, 다문화 및 지역 대표 데이터가 필요합니다. 같은 프로젝트 마사 카네아프리카 언어를 지원하는 것 ai4bharat인도 언어에 중점을 둔 것은 포괄적 인 AI 개발이 어떻게 성공할 수 있는지에 대한 훌륭한 예입니다.
기술은 또한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연합 학습 프라이버시를 위험에 빠뜨리지 않고 저조한 지역의 데이터 수집 및 교육을 허용합니다. 설명 가능한 ai 도구를 사용하면 편향을 실시간으로 쉽게 발견하고 수정할 수 있습니다. 그러나 기술만으로는 충분하지 않습니다. 정부, 민간 단체 및 연구원은 격차를 메우기 위해 협력해야합니다.
법률과 정책도 중요한 역할을합니다. 정부는 AI 교육에 다양한 데이터가 필요한 규칙을 시행해야합니다. 그들은 편향된 결과에 대해 회사를 책임집니다. 동시에, 옹호 단체는 인식을 높이고 변화를 추진할 수 있습니다. 이러한 조치는 AI 시스템이 세계의 다양성을 대표하고 모든 사람에게 공정하게 서비스를 제공 할 수 있도록합니다.
또한 협업은 기술과 규정만큼이나 중요합니다. 소외 지역의 개발자와 연구원은 AI 창조 과정의 일부 여야합니다. 그들의 통찰력은 AI 도구가 다른 지역 사회에 문화적으로 관련이 있고 실용적이어야합니다. 기술 회사는 또한이 지역에 투자 할 책임이 있습니다. 이는 지역 연구에 자금을 지원하고 다양한 팀을 고용하며 포함에 중점을 둔 파트너십을 만드는 것을 의미합니다.
결론
AI는 삶을 변화시키고 다리 차이를 변화시키고 기회를 창출 할 수 있지만 모든 사람에게 효과가있는 경우에만 가능합니다. AI 시스템이 전 세계적으로 다양한 문화, 언어 및 관점을 간과하면 약속을 전달하지 못합니다. AI의 서양 편견 문제는 기술적 결함 일뿐 만 아니라 긴급한주의를 요구하는 문제입니다. 설계, 데이터 및 개발의 포괄 성을 우선시함으로써 AI는 특권이 아니라 모든 커뮤니티를 향상시키는 도구가 될 수 있습니다.
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