Czy sztuczna inteligencja naprawdę jest uniwersalna, czy tylko mówi z wyraźnym „anglojęzycznym akcentem”? Coraz więcej badań – również tych prowadzonych z udziałem ekspertów i ekspertek Akademii Leona Koźmińskiego – pokazuje, że nie istnieje jedna, neutralna AI. Każdy model powstaje w konkretnym, a zarazem specyficznym otoczeniu kulturowym, językowym i społecznym. To oznacza, że przejmuje nie tylko jego bogactwo, ale także i ślepe punkty – pisze dla Biznes Enter Paweł Siwek z Akademii Leona Koźmińskiego.
- Teza. Większość modeli generatywnej sztucznej inteligencji jest trenowana przede wszystkim na danych anglojęzycznych. Powoduje to „wypaczenie” sposobu postrzegania świata przez AI, który jest tożsamy z tym, jak go widzi bogata Północ.
- Dowód. Tempo w globalnym rozwoju technologii dyktują przede wszystkim Stany Zjednoczone. W innych państwach rozwój AI napotyka bariery w postaci np. restrykcyjnego prawa autorskiego lub dotyczącego ochrony danych osobowych.
- Efekt. Współcześnie dostępne modele AI nie są otwarte na różnorodne sposoby postrzegania świata, lecz za „jedyny słuszny” przyjmują ten prezentowany przez najbogatsze państwa.
AI musi być trenowana na różnorodnych danych. Spis treści
Większość dużych modeli językowych jest trenowana przede wszystkim na danych anglojęzycznych. To w praktyce oznacza, że choć technologie projektowane są jako „globalne”, to lepiej wspierają użytkowników z krajów anglosaskich, niż osoby posługujące się mniej rozpowszechnionymi językami.
Podobny efekt widać w przypadku generowania obrazów. AI częściej powiela estetykę i kod kulturowy Zachodu, marginalizując inne sposoby przedstawiania świata, pracy czy codzienności.
AI faworyzuje bogatą Północ
Badacze zauważają, że dane nigdy nie są neutralne. Wpływa na nie szereg czynników, w tym:
- kto je tworzy,
- w jakim języku,
- w jakich warunkach,
- według jakich norm.
Przewaga materiałów z krajów rozwiniętych sprawia, że modele świetnie radzą sobie z problemami typowymi dla bogatej Północy. Jednak są mniej użyteczne tam, gdzie język, realia społeczne i gospodarcze znacząco się różnią.
W odpowiedzi na zarysowane wyżej wyzwania pojawiają się już pierwsze inicjatywy gromadzące dane w lokalnych językach i z poszanowaniem praw twórców. Jedną z nich jest np. Karya. To sygnał, że można projektować sztuczną inteligencję bardziej inkluzywną, sprawiedliwą i realnie służącą społecznościom, a nie wyłącznie największym rynkom.
Adaptacja AI jest różna w zależności od kultury i prawa
Ponadto, dochodzi do tego wymiar regulacyjny. Poszczególne państwa inaczej definiują granice dopuszczalnego wykorzystania AI. Jest to zależnie od:
- systemu prawnego,
- wartości społecznych,
- norm kulturowych.
Tam, gdzie prawo autorskie jest szczególnie restrykcyjne, trudniej o dostęp do odpowiednio szerokich zbiorów danych treningowych. Natomiast w państwach, gdzie kultura polityczna szczególnie chroni prywatność, pojawiają się bariery w wykorzystywaniu danych osobowych. I to nawet jeśli te mogłyby służyć celom prospołecznym.
W efekcie globalna technologia rozwija się w nierównym tempie i często pod dyktando najbogatszych państw, które dysponują największymi zasobami danych, infrastruktury i kapitału.
AI trzeba projektować z poszanowaniem praw
W tym kontekście niezwykle istotny jest wkład Akademii Leona Koźmińskiego. Związana z uczelnią prof. Aleksandra Przegalińska od lat konsekwentnie podkreśla, że sztuczną inteligencję trzeba projektować z uwzględnieniem różnic kulturowych i społecznych. Jej prace pokazują, że technologie cyfrowe nie tylko odpowiadają na potrzeby użytkowników, lecz również współtworzą to, jak rozumiemy: kreatywność, pracę, wspólnotę i odpowiedzialność.
W międzynarodowych debatach, m.in. w środowisku Association for Computing Machinery, prof. Przegalińska należy do grona osób przypominających, że globalna sztuczna inteligencja potrzebuje lokalnych perspektyw. Zarówno na poziomie państw, jak i konkretnych środowisk zawodowych lub społeczności.
Budowanie sprawiedliwej i użytecznej AI wymaga realnego włączenia przedstawicieli różnych kultur w proces projektowania oraz regulowania technologii. I nie chodzi tu wyłącznie o otwarcie się na języki i doświadczenia spoza dominującego kręgu Zachodu, ale również o tworzenie wspólnych, wielostronnych protokołów regulacyjnych.
Dopiero w takim układzie może powstać sztuczna inteligencja, która nie narzuca jednej wizji świata, lecz wspiera różnorodne sposoby myślenia i działania. Od lokalnych przedsiębiorców i organizacji społecznych, po instytucje publiczne odpowiedzialne za usługi kluczowe dla obywateli.
Paweł Siwek, Akademia Leona Koźmińskiego
Tytuł, lead, bullet pointy, śródtytuły i pogrubienia zostały dodane przez redakcję.
Część odnośników to linki afiliacyjne lub linki do ofert naszych partnerów. Po kliknięciu możesz zapoznać się z ceną i dostępnością wybranego przez nas produktu – nie ponosisz żadnych kosztów, a jednocześnie wspierasz niezależność zespołu redakcyjnego.
Zdjęcie główne: Katja Anokhina / Unsplash.com