中國日報網(wǎng)4月19日電 據(jù)英國《衛(wèi)報》報道，科學家表示，機器學習算法正在不斷吸收隱藏在語言使用模式中根深蒂固的種族和性別偏見。
有一種人工智能（AI）工具能計算機的能力具有革命性的變化，理解人類日常語言，表現(xiàn)出明顯的性別和種族偏見。
現(xiàn)在大量的決策以自動化方式形成，且越來越多影響人們?nèi)粘Ｉ睢Ｔ谶@種情況下，上述研究也發(fā)人們擔心當下的社會不平等和偏見將會以新的、不可預知的方式呈現(xiàn)。
前幾年，谷歌翻譯等軟件的語言翻譯能力有了顯著提高。這得益于新的機器學習技術和大量在線文本數(shù)據(jù)的使用，在此基礎上算法也得以不斷優(yōu)化。
然而，最新研究顯示，隨著機器越來越接近于掌握人類的語言能力，它們也在吸收隱藏于人類語言中那些根深蒂固的偏見。
巴斯大學計算機科學家喬安娜 布萊森（Joanna Bryson）說：“很多人都認為這表明人工智能（AI）存在偏見。事實并非如此。這表明我們有偏見，人工智能正在向我們學習?！?/p>
不過，布萊森警告稱，人工智能有可能強化現(xiàn)有偏見，原因是算法與人類不同，可能無法有意識地抵制所學到的偏見?！拔ｋU在于，你擁有的人工智能系統(tǒng)沒有一處零部件明確指明是由道德觀念驅動，這就不好了?！彼f。
這一研究發(fā)表在《科學》雜志上，重點關注一名為“單詞嵌入”機器學習工具，它改變了計算機解讀語音和文本的方式。有人認為，深度學習技術的下一步的發(fā)展將自然而然地涉及到機器開發(fā)出類人化能力，如常識和邏輯。
“我們選擇研究單詞嵌入的一個主要原因是，近幾年來，它已幫助電腦在破解語言方面取得了巨大成功?！边@篇論文的資深作者、普林斯頓大學計算機科學家阿爾文德納拉亞南（Arvind Narayanan）說。
這種方法在網(wǎng)絡搜索和機器翻譯中得到使用，其原理是建立一套語言的數(shù)學表示式，依據(jù)與每個單詞同時出現(xiàn)的最常用單詞，將這個詞的意思提煉成一系列數(shù)字（也就是詞向量）。也許，令人驚訝的是，這種純粹的統(tǒng)計方法似乎能夠捕捉到每個詞所蘊含的豐富的文化和社會背景，而這是字典無法定義的。
例如，在數(shù)學“語言空間”，與花朵有關的詞匯往往與描繪心情愉悅的話語聚集在一起，而與昆蟲相關的詞匯則往往與心情不愉快的詞匯同時出現(xiàn)。這反映出人們對昆蟲與花朵的相對特點達成了共識。
最新的研究顯示，人類心理實驗中，一些更令人不安的隱性偏見也很容易被算法捕獲?！按菩浴焙汀芭浴迸c藝術、人文職業(yè)和家庭的聯(lián)系更緊密，“雄性”和“男性”與數(shù)學和工程專業(yè)更為接近。
而且，人工智能系統(tǒng)更有可能將歐美人的名字與諸如“禮物”或“快樂”之類的愉快詞語聯(lián)系在一起，而非裔美國人的名字通常與不愉快的詞語聯(lián)系在一起。
上述研究結果表明，算法與隱式聯(lián)想測試擁有同樣的偏見，也就是把表示愉快的單詞與（美國和英國的）白人聯(lián)系起來。
這些偏見會對人類行為產(chǎn)生深遠的影響。此前一項研究表明，相對于非洲裔美國人，如果申請者的名字是歐洲裔美國人，即使簡歷內(nèi)容相同，后者能獲得面試邀請的幾率將比前者多出50%。最新的研究結果表明，除非采用明確的編程來解決這個問題，否則算法將與現(xiàn)實社會一樣，充斥著同樣的社會偏見。
（編譯：崔珊珊、張夢予 編輯：王旭泉）
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