Данные — это основа любого исследования. Чтобы обеспечить точные и надежные результаты, исследователям необходимо формулировать вопросы, которые будут нейтральными, объективными и свободными от каких-либо форм влияния, которые могут направить респондентов к определенному ответу. Этот процесс, хотя он и может показаться простым, требует пристального внимания к языку и контексту – навыку, который находится под угрозой в свете растущей интеграции ИИ в процесс сбора данных.

Исследователи должны работать над устранением этого риска, особенно с учетом того, что алгоритмы ИИ, как известно, наследуют потенциально вредные предубеждения, связанные с такими темами, как пол и этническая принадлежность.

Дополнительный уровень сложности

Одна из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкиваются исследователи в отношении сбора данных и ИИ, — это возможность того, что ИИ будет генерировать наводящие или предвзятые вопросы, которые могут существенно исказить результаты.

Системы искусственного интеллекта, включая языковые модели и генераторы опросов, могут непреднамеренно создавать вопросы, которые несут в себе предвзятость. Эти предубеждения могут отражать данные, на которых они обучались, и которые могут непропорционально отражать определенные демографические данные, культуры или точки зрения. Признавая это, исследователи должны активно анализировать и уточнять вопросы, создаваемые ИИ, чтобы избежать сохранения нерепрезентативных результатов. Возможно, вы слышали фразу: «ИИ не украдет вашу работу, но это сделает тот, кто знает, как его использовать». Это как нельзя более верно, когда речь идет об ответственности исследователя за защиту данных от предвзятости, вызванной искусственным интеллектом.

Примеры присущей предвзятости

Предвзятость наследования ИИ хорошо документирована. В процессе сбора данных часто обнаруживалось, что возникают вопросы, которые пропагандируют стереотипы или предрассудки, подталкивая респондентов к определенным мировоззрениям.

Одним из примеров предвзятости ИИ является опрос популярного обувного бренда, проведенный в Германии. Результаты показали, что ни одна респондентка-женщина не была готова платить за эти товары, несмотря на то, что они имеют большую ценность на многих других рынках. После детальной проверки данных выяснилось, что переводчик описал их как обувь, которая чаще ассоциируется с армейскими излишками, а не с роскошной модой.

Это показывает, что даже, казалось бы, безобидные переводы могут существенно повлиять на результаты исследований. Автоматизированные переводы, выполняемые ИИ, могут не уловить культурные нюансы и заменить предполагаемые коннотации непреднамеренными ассоциациями. Это подчеркивает важность человеческого контроля в процессе сбора данных.

Роль человеческого надзора

Хотя переводы с помощью искусственного интеллекта могут ускорить процесс исследования, исследователям следует уделять приоритетное внимание проверке человеком, особенно когда речь идет о деликатных или тонких темах. Эксперты-люди могут гарантировать, что вопросы точно отражают предполагаемое значение и культурный контекст, предотвращая неверные интерпретации, которые могут исказить результаты.

Путь вперед

Инцидент с обувью служит ярким напоминанием о том, что исследователи должны сохранять бдительность в отношении предвзятостей и неточностей, независимо от того, возникают ли они из-за плохо сформулированных вопросов, предвзятых алгоритмов искусственного интеллекта или неправильных переводов. Достижение объективного сбора данных требует многогранного подхода, сочетающего человеческий опыт с технологическими достижениями.

В эпоху, когда ИИ все больше переплетается с исследовательскими методологиями, исследователи должны развивать свою практику, включив в нее тщательный анализ вопросов, порождаемых системами ИИ. Ответственность за сохранение целостности данных лежит исключительно на плечах исследователей. Активно борясь с предвзятостью и неточностями на каждом этапе сбора данных, исследователи могут гарантировать, что полученные выводы не только точны, но и отражают разнообразные и сложные реалии нашего мира.

Пост Думаете, ИИ надежен? Подумайте еще раз! Кто заботится о данных? впервые появился на GreenBook.

прямой эфирпромо канала