Die TECHNOLOGIE expandiert, und neue Entwicklungen in der Leistung eines virtuellen Roboters könnten erklären, warum manche so viel Angst vor einer Technologieübernahme haben.
Eine im letzten Monat veröffentlichte Studie zeigt, dass neue Roboter, die mit künstlicher Intelligenz trainiert wurden, Vorurteile aufweisen, die sich als äußerst schädlich erweisen könnten.
Institutionen wie die John Hopkins University und das Georgia Institute of Technology veröffentlichten a lernen letzten Monat argumentierte, dass “Roboter bösartige Stereotypen verabschieden”.
Die Forschung zeigt, dass Algorithmen der künstlichen Intelligenz dazu neigen, Vorurteile zu zeigen, die in ihren Operationsprogrammen auf unfaire Weise auf farbige Menschen und Frauen abzielen könnten.
In einem kürzlich durchgeführten Experiment beauftragten Wissenschaftler virtuelle Roboter damit, Milliarden von Bildern mit zugehörigen Bildunterschriften zu sortieren.
Die Roboter paarten das Wort „kriminell“ wiederholt mit Bildern des Gesichts eines Schwarzen.
Berichten zufolge verbanden die Roboter auch Wörter wie „Hausfrau“ und „Hausmeister“ mit Bildern von Frauen und Farbigen.
Der Forscher Andrew Hundt sagte: „Der Roboter hat durch diese fehlerhaften neuronalen Netzwerkmodelle toxische Stereotypen gelernt.“
Fügte hinzu: “Wir laufen Gefahr, eine Generation rassistischer und sexistischer Roboter zu schaffen, aber Menschen und Organisationen haben entschieden, dass es in Ordnung ist, diese Produkte zu entwickeln, ohne die Probleme anzugehen.”
Die Forscher fanden heraus, dass ihr Roboter mit 8 % höherer Wahrscheinlichkeit Männer für jede Aufgabe auswählte. Es war auch wahrscheinlicher, weiße und asiatische Männer auszuwählen.
Schwarze Frauen wurden aus jeder Kategorie am wenigsten ausgewählt.
Während viele befürchten, dass voreingenommene Roboter wie dieser in Häuser eindringen könnten, hoffen die Forscher, dass Unternehmen daran arbeiten, die technologischen Probleme zu diagnostizieren und zu verbessern, die zu den schädlichen Vorurteilen geführt haben.
Der Forscher William Agnew von der University of Washington fügte hinzu: „Obwohl viele marginalisierte Gruppen nicht in unsere Studie einbezogen sind, sollte davon ausgegangen werden, dass jedes solche Robotiksystem für marginalisierte Gruppen unsicher ist, bis das Gegenteil bewiesen ist.“