ໃນໄລຍະທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາ, ບໍ່ມີການຂາດແຄນຕົວຢ່າງຂອງຄວາມລໍາອຽງຂອງມະນຸດເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການປັນຍາປະດິດ.
ກັບຄືນໄປໃນປີ 2020, Robert Williams, ຊາວ Black Farmington Hills, ໄດ້ຖືກຈັບແລະຕິດຄຸກຫຼັງຈາກລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າຂອງຕໍາຫຼວດໄດ້ລະບຸຕົວລາວຢ່າງຜິດໆວ່າລາວເປັນຜູ້ຊາຍລັກຮ້ານຄ້າໃນວິດີໂອຄວາມປອດໄພ – ຄວາມອ່ອນແອທີ່ຮູ້ຈັກລະບົບດັ່ງກ່າວມີໃນການກໍານົດຄົນທີ່ມີຜິວຫນັງຊ້ໍາ. ໃນປີ 2019, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບຊອບແວທີ່ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໂດຍໂຮງຫມໍເພື່ອກໍານົດຄວາມສ່ຽງຂອງຄົນເຈັບແມ່ນມັກຄົນຜິວຂາວສໍາລັບການດູແລຫຼາຍປະເພດ. ສອງສາມປີກ່ອນ, Amazon ສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ປະຖິ້ມລະບົບທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດສອບຜູ້ສະຫມັກວຽກໃນເວລາທີ່ມັນພົບວ່າມັນມັກຜູ້ຊາຍຫຼາຍກວ່າແມ່ຍິງ.
ວິທີການທີ່ອະຄະຕິຂອງມະນຸດຖືກອົບເຂົ້າໄປໃນ AI algorithms ແມ່ນປະກົດການທີ່ສັບສົນ.
ຄວາມລໍາອຽງບໍ່ພຽງແຕ່ມີແຫຼ່ງດຽວ, ແຕ່ບັນຫາຄວາມລໍາອຽງແມ່ນມັກຈະມີຮາກຢູ່ໃນວິທີການທີ່ລະບົບ AI ຈັດປະເພດແລະຕີຄວາມຫມາຍຂໍ້ມູນ. ພະລັງງານຂອງລະບົບປັນຍາປະດິດສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຢູ່ກັບຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ຮູບແບບ ແລະຈັດວາງສິ່ງຕ່າງໆອອກເປັນໝວດໝູ່, ແຕ່ມັນສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງສັງເກດວ່າຂະບວນການນັ້ນໂດຍປົກກະຕິຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມເມື່ອພວກເຂົາກຳລັງຮຽນຮູ້ຈາກພວກເຮົາ. ຕົວຢ່າງ, ພິຈາລະນາລະບົບການຮັບຮູ້ຮູບພາບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຊອກຫາຮູບແມວທັງໝົດຢູ່ໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານ. ສະຕິປັນຍາຂອງລະບົບນັ້ນໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມທີ່ສູດການຄິດໄລ່ໄດ້ວິເຄາະຮູບພາບຂອງແມວທີ່ຮູ້ຈັກທີ່ຖືກຄັດເລືອກໂດຍມະນຸດ. ເມື່ອລະບົບໄດ້ເຫັນຕົວຢ່າງທີ່ຖືກຕ້ອງພຽງພໍຂອງແມວ, ມັນໄດ້ຮັບຄວາມສະຫລາດໃຫມ່: ຄວາມສາມາດໃນການກໍານົດລັກສະນະທົ່ວໄປທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບແມວ, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ມັນກໍານົດວ່າຮູບພາບທີ່ມັນບໍ່ເຄີຍເຫັນມາກ່ອນແມ່ນຮູບຂອງແມວ.
ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ຄວນສັງເກດກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງຂ້າງເທິງແມ່ນວ່າປັນຍາຂອງ algorithm ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນພື້ນຖານຂອງການໂທຫາການພິພາກສາຂອງມະນຸດ. ໃນກໍລະນີນີ້, ການຕັດສິນຂອງມະນຸດທີ່ສໍາຄັນແມ່ນການຄັດເລືອກເບື້ອງຕົ້ນຂອງຮູບພາບທີ່ບຸກຄົນທີ່ກໍານົດວ່າເປັນແມວ, ແລະດ້ວຍວິທີນີ້, ຄວາມສະຫລາດຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ຖືກຝັງໄວ້ກັບ “ຄວາມລໍາອຽງ” ຂອງພວກເຮົາສໍາລັບສິ່ງທີ່ແມວເບິ່ງຄືວ່າ. ການຈັດຮຽງຮູບແມວແມ່ນບໍ່ມີເຫດຜົນພຽງພໍ, ແລະຖ້າລະບົບເຮັດຜິດພາດ ແລະຄິດວ່າໝາຂອງເຈົ້າເບິ່ງຄືກັບແມວຫຼາຍ, ມັນບໍ່ເປັນເລື່ອງໃຫຍ່. ແຕ່ເມື່ອທ່ານເລີ່ມຂໍໃຫ້ AI ເຮັດວຽກງານທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນວຽກງານທີ່ຝັງຢູ່ໃນແນວຄວາມຄິດຂອງມະນຸດຫຼາຍເຊັ່ນເຊື້ອຊາດ, ເພດແລະເພດ, ຄວາມຜິດພາດທີ່ເຮັດຈະບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍອີກຕໍ່ໄປ. ຖ້າລະບົບການຮັບຮູ້ໃບໜ້າມີຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ໜ້າສົງໄສໃນການລະບຸຄົນຜິວໜັງສີດຳ ເພາະມັນຜ່ານການຝຶກອົບຮົມເປັນສ່ວນໃຫຍ່ໃນໃບໜ້າຂາວ, ແລະ ບາງຄົນກໍ່ຖືກຈັບຜິດເພາະເຫດນັ້ນ, ແນ່ນອນວ່າມັນເປັນບັນຫາໃຫຍ່. ດ້ວຍເຫດນີ້, ການຄິດໄລ່ວິທີການຈໍາກັດຄວາມລໍາອຽງໃນເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດຂອງພວກເຮົາ, ເຊິ່ງປະຈຸບັນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນທະນາຄານ, ການປະກັນໄພ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ການຈ້າງແລະການບັງຄັບໃຊ້ກົດຫມາຍ, ຖືວ່າເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດທີ່ນັກວິສະວະກອນ AI ປະເຊີນໃນມື້ນີ້.
ອາຈານສອນຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ Pennsylvania ແລະ ໂຮງຮຽນ UM ຂອງ Social Work alum Desmond Patton ໄດ້ຊ່ວຍບຸກເບີກວິທີການທີ່ໜ້າສົນໃຈເພື່ອຮັບມືກັບຄວາມລຳອຽງຂອງ AI. ໃນການບັນຍາຍທີ່ຜ່ານມາຂອງລາວໃນຊຸດລໍາໂພງ Thought Leaders ຂອງພວກເຮົາ, Patton ໄດ້ໂຕ້ຖຽງວ່າຫນຶ່ງໃນບັນຫາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ – ແລະອີກຢ່າງຫນຶ່ງທີ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ – ແມ່ນວ່າພວກເຮົາບໍ່ມີສຽງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທັງຫມົດຢູ່ໃນຕາຕະລາງໃນເວລາທີ່ເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ຖືກພັດທະນາແລະການຕັດສິນຂອງມະນຸດທີ່ສໍາຄັນ. ຮູບຮ່າງທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກເຮັດໃຫ້. ໃນປະຫວັດສາດ, ລະບົບ AI ໄດ້ເປັນໂດເມນຂອງບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະວິສະວະກອນຊອບແວ. ແລະໃນຂະນະທີ່ຊຸມຊົນນັ້ນມີທັກສະດ້ານວິຊາການທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສ້າງລະບົບ AI, ໂດຍປົກກະຕິມັນບໍ່ມີຄວາມຊໍານານທາງດ້ານສັງຄົມວິທະຍາທີ່ສາມາດຊ່ວຍປົກປ້ອງລະບົບຕໍ່ຕ້ານຄວາມລໍາອຽງຫຼືໂທຫາການນໍາໃຊ້ທີ່ອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຄົນ. ນັກສັງຄົມວິທະຍາ, ພະນັກງານສັງຄົມ, ນັກຈິດຕະວິທະຍາ, ພະນັກງານແພດ – ພວກເຂົາເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານປະຊາຊົນ. ແລະເນື່ອງຈາກບັນຫາອະຄະຕິຂອງ AI ເປັນທັງດ້ານວິຊາການແລະມະນຸດ, ມັນພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ຮູ້ສຶກວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານມະນຸດແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຄວນເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ.
ຫ້ອງທົດລອງ SAFE ຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ Columbia, ເຊິ່ງ Patton ຊີ້ ນຳ, ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈຂອງສິ່ງທີ່ນີ້ສາມາດເບິ່ງຄືວ່າໃນພາກປະຕິບັດ. ທີມງານຂອງພວກເຂົາພະຍາຍາມສ້າງລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສື່ມວນຊົນສັງຄົມເພື່ອກໍານົດຕົວຊີ້ບອກຂອງປະກົດການທາງດ້ານຈິດໃຈເຊັ່ນ: ການຮຸກຮານ, ການໃຊ້ສານເສບຕິດ, ການສູນເສຍແລະຄວາມໂສກເສົ້າ – ໂດຍມີເປົ້າຫມາຍສູງສຸດທີ່ຈະສາມາດແຊກແຊງຊີວິດຂອງປະຊາຊົນໄດ້. ມັນເປັນບັນຫາປັນຍາປະດິດທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ສຸດ, ແລະດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າຈຶ່ງຖິ້ມທີມງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃຫ້ກັບມັນ: ພະນັກງານສັງຄົມ, ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສາຍຕາຄອມພິວເຕີ, ວິສະວະກອນ, ຈິດຕະແພດ, ພະຍາບານ, ໄວຫນຸ່ມແລະສະມາຊິກຊຸມຊົນ. ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແທ້ໆທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງເຮັດແມ່ນການນໍາໃຊ້ພະນັກງານສັງຄົມແລະຊາວທ້ອງຖິ່ນເພື່ອບັນທຶກຂໍ້ມູນສື່ສັງຄົມຢ່າງມີຄຸນນະພາບເພື່ອໃຫ້ນັກຂຽນໂປລແກລມທີ່ກໍາລັງສ້າງ algorithms ມີການຕີຄວາມເຫມາະສົມ. ຕົວຢ່າງ, Patton ເວົ້າວ່າ, ມື້ຫນຶ່ງ, ລາວໄດ້ຮັບໂທລະສັບຈາກນັກຂຽນໂປລແກລມຄົນຫນຶ່ງຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບຄວາມກັງວົນວ່າລະບົບກໍາລັງທຸງ N-word ເປັນຄໍາສັບ “ຮຸກຮານ”. ນັ້ນອາດຈະເປັນການຈັດປະເພດທີ່ ເໝາະ ສົມຖ້າພວກເຂົາ ກຳ ລັງສຶກສາກຸ່ມຜູ້ສູງອາຍຸສີຂາວ. ແຕ່ຍ້ອນວ່າຊຸມຊົນຂອງພວກເຂົາສຸມໃສ່ສີດໍາແລະສີນ້ໍາຕານຢູ່ໃນຕົວເມືອງໃຫຍ່, ຄໍານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບສະພາບການນັ້ນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີວິທີທີ່ຈະປັບປ່ຽນ algorithm ແລະເຮັດໃຫ້ມັນດີຂຶ້ນ.
Patton ເວົ້າວ່າວຽກງານຂອງ SAFE Lab ຍັງເປັນການດຶງດູດເອົາຄວາມຊໍານານ hyper-local ຂອງສະມາຊິກຊຸມຊົນ. Patton ກ່າວວ່າ “ຄວາມແຕກຕ່າງໃນວິທີການທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າຫາວຽກງານນີ້ແມ່ນຢູ່ໃນຜູ້ທີ່ພວກເຮົາຕັ້ງຊື່ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານໂດເມນ,” Patton ເວົ້າ. ພວກເຮົາ [hire] ໄວຫນຸ່ມສີດໍາແລະສີນ້ໍາຕານຈາກ Chicago ແລະນະຄອນນິວຢອກເປັນຜູ້ຊ່ວຍການຄົ້ນຄວ້າໃນຫ້ອງທົດລອງ, ແລະພວກເຮົາຈ່າຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າຄືກັບພວກເຮົາຈ່າຍເງິນໃຫ້ນັກສຶກສາຈົບການສຶກສາ. ເຂົາເຈົ້າໃຊ້ເວລາຊ່ວຍພວກເຮົາແປ ແລະຕີຄວາມໝາຍເນື້ອໃນ. ຕົວຢ່າງ, ຊື່ຖະໜົນ ແລະສະຖາບັນມີຄວາມໝາຍແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມສະພາບການ. ທ່ານບໍ່ສາມາດພຽງແຕ່ເບິ່ງຖະຫນົນຢູ່ເບື້ອງໃຕ້ຂອງ Chicago ແລະຄ້າຍຄື, ‘ນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ຖະຫນົນ. ຖະໜົນນັ້ນຍັງສາມາດເປັນເຂດຊາຍແດນທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນລະຫວ່າງສອງກຸ່ມຄູ່ແຂ່ງ ຫຼື cliques. ພວກເຮົາຈະບໍ່ຮູ້ວ່າຖ້າຫາກວ່າພວກເຮົາໄດ້ເວົ້າກັບຄົນອື່ນໆ.”
Patton ຄິດວ່າວິທີການແບບນີ້ສາມາດຫັນປ່ຽນປັນຍາປະດິດໄດ້ໂດຍພື້ນຖານ. ລາວຍັງເຫັນວ່າມື້ນີ້ເປັນຈຸດສໍາຄັນຂອງໂອກາດໃນປະຫວັດສາດຂອງ AI. ຖ້າອິນເຕີເນັດດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ວ່າມັນເຂົ້າໄປໃນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັບ metaverse – ພື້ນທີ່ທີ່ອີງໃສ່ຄວາມເປັນຈິງ virtual ສໍາລັບການເຮັດວຽກແລະຊີວິດສັງຄົມ – ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາມີໂອກາດທີ່ຈະຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມຜິດພາດທີ່ຜ່ານມາແລະສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີປະໂຫຍດຫຼາຍ, ຄວາມສະເຫມີພາບແລະຄວາມສຸກ. ແຕ່ການເຮັດແນວນັ້ນຈະໝາຍຄວາມວ່າຈະບໍ່ເຫັນເທັກໂນໂລຍີຂອງພວກເຮົາຢ່າງເຂັ້ມງວດໃນດ້ານເຕັກນິກອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ເປັນການສ້າງຂອງມະນຸດທີ່ຕ້ອງການການປ້ອນຂໍ້ມູນຈາກມວນມະນຸດທີ່ສົມບູນກວ່າ. ມັນຈະຫມາຍຄວາມວ່າມະຫາວິທະຍາໄລຝຶກອົບຮົມນັກຂຽນໂປລແກລມໃຫ້ຄິດຄືກັບນັກສັງຄົມວິທະຍານອກເຫນືອຈາກການເປັນນັກຂຽນລະຫັດທີ່ດີ. ມັນຈະໃຊ້ເວລາພະແນກຕໍາຫຼວດແລະພະນັກງານສັງຄົມຊອກຫາວິທີການທີ່ມີຄວາມຫມາຍໃນການຮ່ວມມື. ແລະພວກເຮົາຈະຕ້ອງສ້າງໂອກາດຫຼາຍຂຶ້ນສໍາລັບສະມາຊິກຊຸມຊົນທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການສຶກສາເຊັ່ນ Patton ແລະທີມງານ SAFE Lab ຂອງລາວ. Patton ກ່າວວ່າ “ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າວຽກງານສັງຄົມຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາມີກອບວິທີການທີ່ພວກເຮົາສາມາດຖາມຄໍາຖາມເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນຂະບວນການສ້າງລະບົບຈັນຍາບັນ,” Patton ເວົ້າ. “ພວກເຮົາຕ້ອງການການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງສະມາຊິກໃນຊຸມຊົນທັງຫມົດ – ລົບກວນຜູ້ທີ່ເຂົ້າມາຢູ່ໃນໂຕະ, ຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບການສຶກສາ, ແລະພວກເຂົາໄດ້ຮັບການສຶກສາແນວໃດ, ຖ້າພວກເຮົາຈະຕໍ່ສູ້ກັບຄວາມລໍາອຽງຢ່າງແທ້ຈິງ.”
ທີ່ມາ: UM-Dearborn