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如何培养向善的人工智能?

收集更加全面的数据 平衡安全性和可用性 避免“性别偏误”……


(资料图片仅供参考)

如何培养向善的人工智能?

伴随着ChatGPT应用所引发的热烈讨论,AI所存在的风险和问题再度走入公众视线。如何培养向善的AI成为一个重要命题

专家认为

未来需要进一步探索使AI在安全性、可用性和趣味性之间平衡的方法,加深其对于道德伦理、社会准则的理解,收集更加全面的安全数据,让AI从反馈中学习,和人类价值观对齐

能够遵守不同文化的国家和地区中的法律法规,顺应当地公序良俗的AI技术模型,才是有竞争力、有全球化价值的科学创造

□ 中国妇女报全媒体见习记者 高越

2022年11月30日,OpenAI发布了名为ChatGPT的人工智能(AI)对话模型,其用户在短短两个月内增加到约1亿,成为有史以来用户增长速度最快的应用程序,被许多人认为是“人工智能里程碑式应用”。与此同时,多种声音也纷纷传来,AI的快速发展是否会带来更多风险和问题?AI是否存在性别歧视?为此,中国妇女报全媒体记者采访了相关专家。

ChatGPT存在性别歧视吗

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT使用了Transformer神经网络架构,拥有语言理解和文本生成能力,通过连接大量包含了真实世界对话的语料库来训练模型,使其能根据聊天的上下文进行互动,营造与真正人类几乎无异的聊天场景。

当被问到其是否存在性别歧视的问题时,ChatGPT自身的回复宛如一个“端水大师”,非常谨慎和中立。它回答:“作为一个人工智能程序,ChatGPT不会有性别歧视。ChatGPT是由人工智能技术所创建的,它不会有任何与种族、性别、性取向、宗教信仰等有关的偏见。它的回答完全基于事实和逻辑推理,不会受到人类主观意识和情感的影响。”

尽管ChatGPT自身的回答很“智能”,但这并不代表它不会犯错。清华大学交叉信息研究院助理教授于洋告诉记者,在他与团队开展的一项评估AI模型职业性别歧视的研究中,看似客观中立的AI,却对职业存在着许多性别偏见。

于洋团队对三种大规模预训练语言模型BERT、RoBERTa和GPT-2进行了测试,其中GPT-2是ChatGPT的前身。这项研究通过数据挖掘,选取了一万多个样本进行抽样调查。这些样本包含了很多职业词汇,但本身都是和性别无关的。例如在一项测试者说出一个职业名称,让GPT-2说出其是“他”还是“她”的测试中,他们测试了几十种职业,但结果并不乐观。以“教师”(teacher)为例,GPT-2发生歧视的概率是70.59%,歧视程度为0.15(0为无歧视,0.5为绝对的歧视)。“教师”被GPT-2联想为男性的概率超过七成。不仅如此,受测AI认为所有职业平均的性别倾向均为男性。

“我认为AI的性别歧视和人类的性别歧视还是不同的,我更想把它称为‘性别偏误’。人的职业性别歧视,并不会因为语境的变化而变化,但在自然语言模型中换一个句子,就有可能出现不同的判断。”于洋说,“因此,我们就不能用一个例子,或者一些例子来判断AI是不是有歧视,而是要在所有有可能引起性别歧视的句子或内容中,看AI返回有歧视性结果的概率是多大。”

在于洋看来,这种情况的发生可能存在着两方面的原因,“一方面是训练数据本身不平衡,比如说同样职业的数据集中男性样本比较多,人工智能在训练时就会出错;另一方面模型本身的结构也会存在问题,有的部分可以被纠正,但有的部分目前仍是未解之谜。”

如何避免人工智能的“性别偏误”

在人工智能发展的历程中,“性别歧视”已经不是一个新词。2014年,亚马逊公司开发了用于简历筛选的人工智能程序。结果却被指出该系统存在“性别歧视”,通常将男性的简历视为更合适的候选人。最终,亚马逊解散了该开发团队,弃用了这个模型。

在这起亚马逊AI招聘歧视事件中,人们把问题归咎于人工智能训练样本上。因为在具体的训练方法上,亚马逊针对性地开发了500个特定职位的模型,对过去10年中的5万个简历涉及的关键词进行识别,最后按重要程度进行优先级排序。

然而在这些简历中,大部分求职者为男性,他们使用诸如“执行”这样的关键词更加频繁,而女性相关的数据太少,因此AI会误以为没有这类关键词的女性简历不那么重要。

于洋认为,人工智能的“性别偏误”如果在社会中长期发展下去,可能会产生很多不良影响。比如,加剧机会不平等、对女性造成冒犯或者在人机互动的过程中加深人们的刻板印象等。

如何避免这类事件的再次发生呢?于洋认为,“人工智能模型是一个统计估值器,完全消除此类错误几乎是不可能的。”在他看来,不能因为一个案例就将它“一棍子打死”,而应该审计出现这类偏误风险的概率大小和风险发生后的影响。

于洋表示,要在实践中实现人工智能性别歧视问题的治理,需要政策、产业和研究领域的对话。第一,政府应该为确保AI模型性别平等制定质量标准,包括零偏见标准,并将误差与社会歧视相同的可能性纳入考虑范围;第二,应该鼓励甚至强制要求披露AI模型的性别平等质量报告;第三,应该推进抽样方法的标准化,以及评估AI模型性别公正质量方法的标准化。

“如果政府制定了相关标准,开发者本身就会去努力降低风险,如果人工智能技术会被广泛使用,那么公众的参与也非常重要,公众可以帮助开发者发现问题并纠正问题。”于洋说。

对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任张欣表示,目前依然很难在法律层面对人工智能的歧视或偏见做出界定,其主要面临以下挑战:一是造成人工智能歧视或偏见的原因很多,很难在法律条文中进行概括;二是人工智能的发展速度非常快,相关的规范很容易过时,难以对后来出现的歧视问题进行规制;三是研究表明,人们仍然缺乏相关知识理解算法如何运行,特别是那些极为复杂模型的运行原理。“如果监管机构不了解AI,他们就很难给出定义。”

培养符合人类价值观的AI

在于洋看来,人工智能技术与其他技术不同,它有自己的价值观。“它的使用是自动化的,有训练和使用两个阶段,在使用阶段人工智能技术基本上是不可控的,而且它的决策机制也并不清晰,在训练阶段也是半可控的,也就是说我们的工程技术人员只能去引导它,并不能够完全掌控它学会什么样的技术。它本身存在的偏误就是它的价值观。”

“ChatGPT在开展挑战性的开放任务上表现惊艳,上下文理解能力和推理能力很强,能够做到拒绝回答敏感问题并给出解释。”清华大学长聘副教授、聆心智能创始人黄民烈表示。

但在黄民烈看来,ChatGPT也存在着一些不足与缺陷,比如可信度存在问题,“虽然它能够生成看起来令人满意的答案,但在事实上经常会出现错误,出现一本正经胡说八道的情况。”比如,让其描述苏格拉底时,它就将苏格拉底从未写过的著作加入了回答之中。令人担忧的是,如果这类问题出现在医疗领域,就会发生巨大风险。

黄民烈认为语言模型在知识存储的容量和实时性方面具有局限性,一个可行的方法是,将搜索引擎和语言模型相结合,基于检索到的知识进行事实性回复生成,在回复的过程中还可给出检索结果,增强答案生成在知识层面的可解释性。

此外,其在安全性方面也存在一定风险,“通过不安全的指令会诱使ChatGPT给出不安全的回复。”比如在诱导之下,ChatGPT会给出诸如“想要控制人类”“利用人类之间的矛盾和冲突来达到目的”等不安全回复。

“未来需要进一步探索使AI在安全性、可用性和趣味性之间平衡的方法,加深其对于道德伦理、社会准则的理解,收集更加全面的安全数据,让AI从反馈中学习,和人类价值观对齐”黄民烈说。

联合国妇女署驻华办公室高级项目官员马雷军认为,女性在人工智能行业的代表性仍然不足,欧盟只有20%左右的女性进入了人工智能领域。“在技术设计的时候,一定要考虑到人,考虑到性别,才能使这项科技真的惠及人类。好的科技,能够在推动人类进步的同时缩小男女差距。”

于洋认为,要以发展的眼光看待技术,“如果有更多的女性参与,可能就会使人们更早地意识到其中存在的性别问题,从而去开发相应的技术。但‘性别偏误’的生成原理和纠正方法仍然是前沿问题,技术问题要用技术来治理,我们首先要知道问题是如何产生的,才能知道如何治理。”

“如果一个AI技术模型能够在不同文化的国家和地区中都合法合规,同时符合当地的公序良俗,那么它就是一个有竞争力的技术,也是一个有全球化价值的技术。”于洋说。

来源:中国妇女报

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关键词: 人工智能 人工智能技术 中国妇女报 语言模型 存在问题

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