生成式人工智能和种族偏见：又一次警钟长鸣
人工智能仍无法解决雇佣歧视问题，而且可能会加剧这一问题
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AI in job recruitment displays racial bias, according to new tests.
在另一个令人沮丧的揭示中，生成式人工智能再次被发现在聘用过程中持续地表现出偏见，这一次是在关于种族偏好的情境中。彭博社最近的调查揭示了OpenAI的生成式人工智能技术，特别是GPT 3.5，在涉及基于种族的招聘问题时表现出明显的偏见。这引发了对招聘和人力资源工作流中潜在的种族主义传播的担忧，这些工作流越来越依赖于生成式人工智能工具。不幸的是，这是历史重演。
彭博社进行的实验涉及向人工智能招聘软件提供虚构的姓名和简历，以观察系统展示种族偏见的速度。这种方法通常用于发现人类和算法偏见，这是我们社会中存在的歧视的一个令人不安的提醒。调查发现，即使人工智能旨在秉持中立和公正，它也偏爱某些人口统计学特征，而忽视其他人口统计学特征，未能通过用于评估歧视受保护群体的工作歧视的基准。
姓名被分类为四个种族群体（白人、西班牙裔、黑人和亚洲人）和两个性别类别（男性和女性），然后提交给四个不同的职位空缺。结果令人震惊。OpenAI的ChatGPT在一直把“女性姓名”放在通常与较多女性员工相关的职位上，比如人力资源职位。有趣的是，在技术职位上，比如软件工程师，它对黑人女性候选人的喜好相对少了36%。
但偏见并没有止步于此。ChatGPT还不公平地对不同职位上同等资格的简历进行排名，显示出基于性别和种族的喜好。这种扭曲的排名系统进一步加剧了就业机会中现存的不平等。作为对彭博社发现的回应，OpenAI表示，结果并不反映大多数客户在实践中如何使用其软件，强调企业通常会自定义答复以减少偏见。该调查还征询了33位人工智能研究人员、招聘人员、计算机科学家、律师和其他专家的见解，以提供有价值的背景信息。
AI中的道德债务持续战斗
这份报告在人工智能道德领域并不具有开创性。倡导者和研究人员长期以来一直警告我们，对人工智能系统的盲目依赖所累积的道德债务。尽管如此，它作为提醒我们对生成式人工智能的警示，要求我们对其给予充分关注。随着少数主要参与者主导市场并塑造智能助手和算法的发展，多样性的范围在减少。近亲繁殖的人工智能发展，模型不再是在人类输入上进行训练，而是在其他人工智能模型上进行训练，导致质量、可靠性，更重要的是多样性的下降。
AI Now等监管机构提出了关于“人类参与”的有限效力的重要担忧。解决问题至关重要的是要处理AI系统的设计和开发中的根本问题，而不仅仅依赖于人为干预来纠正偏见。我们需要与人工智能创作者协同合作，共同解决偏见问题，以构建公平和无偏见的技术。
问答：解决额外关切
问：生成式人工智能偏见在招聘流程之外有哪些更广泛的影响？
答：生成式人工智能中出现的偏见不仅限于招聘流程。它们还可能在各种其他应用中显现，例如自动决策系统、客户服务聊天机器人、内容创建算法，甚至在医疗保健和执法等领域。了解并解决这些偏见对于确保公平性并避免加剧社会不平等至关重要。
问：企业和组织如何减轻生成式人工智能偏见？
答：企业应通过定制和微调人工智能的响应、仔细选择训练数据，以及定期评估和审计其人工智能模型，积极努力减少生成式人工智能系统中的偏见。建立在开发过程中涉及多样性和包容性的团队也有助于创造出更富有同理心和无偏见的人工智能系统。
问：AI开发者可以采取哪些措施来解决生成式人工智能中的偏见？
答：AI开发者在培训和开发阶段应优先考虑多样性和包容性。他们需要确保用于训练AI模型的数据集是全面的并代表现实世界的人口。此外，实施透明度和可解释性机制可以帮助更有效地识别和纠正偏见。
展望未来：力争公平和无偏见的人工智能
<p对抗生成式人工智能偏见需要集体努力和不断改进。通过承认盲目采纳的危险，我们可以为更公平、更公正的人工智能系统铺平道路。创作者、研究人员、政策制定者和企业需要共同努力，解决偏见的根源，促进多样性和包容性贯穿人工智能技术的开发和实施过程。
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随着我们不断前行，越来越明显的是仅仅拥有人工智能作为工具是不够的。我们必须确保人工智能系统在设计和训练时要以公平、包容和伦理考虑为重点。只有通过积极的措施，我们才能应对生成式人工智能带来的复杂挑战，并创造一个技术造福于所有人的未来。
参考资料：
- Bloomberg: 调查生成式人工智能偏见
- ENBLE: 自定义三星手机通知铃声
- ENBLE: 人工智能窃取工作岗位和招聘歧视
- ENBLE: Reddit的在线骚扰AI工具
- ENBLE: 医生不平等使用算法
- ENBLE: Facebook的算法和儿童性骚扰
- ENBLE: 元和人工通用智能
- ENBLE: 赋能科技中的女性
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