I takt med att generativ AI blir allt vanligare inom innehållsskapande och beslutsfattande är det viktigt att säkerställa att dessa system är rättvisa och opartiska. Eftersom de tränas på stora datamängder från internet kan de ta upp och till och med förstärka befintliga samhälleliga fördomar. Detta kan utgöra ett allvarligt problem, särskilt när AI:ns resultat påverkar hur människor behandlas eller uppfattas i verkliga livet.

Algoritmisk partiskhet

Generativa modeller, särskilt stora språkmodeller och bildgeneratorer baserade på diffusion, lär sig mönster från omfattande datamängder insamlade från internet. Dessa datamängder innehåller ofta historiska fördomar, stereotyper och obalanserad representation. Som ett resultat kan modeller:

• Förstärka köns-, ras- eller kulturbundna stereotyper;
• Föredra språkbruk eller visuella drag från dominerande eller majoritetsgrupper;
• Generera innehåll som marginaliserar eller exkluderar underrepresenterade grupper.

Exempel

En textgenereringsmodell kan slutföra meningen "Läkaren sa…" med manliga pronomen och "Sjuksköterskan sa…" med kvinnliga pronomen, vilket återspeglar stereotypa könsroller i yrken.

Lösningar:

• Datarevision: systematisk analys av träningsdata för obalans eller problematiskt innehåll före träning;
• Verktyg för biasdetektion: användning av verktyg som Fairness Indicators eller anpassade mätvärden för att identifiera partiska utdata under modelevaluering;
• Promptteknik: modifiering av prompts för att uppmuntra mer balanserade utdata (t.ex. genom att använda neutralt språk eller explicit kontext).

Strategier för begränsning

För att effektivt hantera bias tillämpar forskare och utvecklare en rad tekniska och procedurmässiga metoder under hela modellens livscykel:

• Databalansering: utöka eller filtrera dataset för att öka representationen av underrepresenterade grupper;
• Debiasing-mål: lägga till rättviseorienterade termer i modellens förlustfunktion;
• Adversarial debiasing: träna modeller med adversariella komponenter som motverkar partiska representationer;
• Post-hoc-korrigeringar: tillämpa filtrering eller omskrivning av utdata för att minska problematiskt innehåll.

Exempel

Vid bildgenerering kan konditionering på varierade prompts som "a Black woman CEO" hjälpa till att testa och förbättra representativ rättvisa.

Representation och kulturell generalisering

Representationsproblem uppstår när generativa modeller inte fångar den fulla mångfalden av språk, utseenden, värderingar och världsbilder hos olika befolkningsgrupper. Detta sker när:

• Data är oproportionerligt hämtad från dominerande regioner eller språk;
• Minoritetsgrupper och kulturer är underrepresenterade eller felaktigt framställda;
• Visuella modeller generaliserar dåligt till hudtoner, klädsel eller drag utanför de mest frekventa kategorierna i träningsdatan.

Exempel

En bildmodell kan generera stereotypiskt västerländska drag för uppmaningar som "bröllopsceremoni" och därmed misslyckas med att representera global kulturell mångfald.

Lösningar

• Urval av inkluderande datamängder: använd flerspråkiga, multikulturella datamängder med balanserad representation;
• Crowdsourcad utvärdering: samla in feedback från en globalt diversifierad användargrupp för att granska modellbeteende;
• Finjustering för målgrupper: tillämpa domänspecifik finjustering för att förbättra prestanda i olika sammanhang.