سیستم‌های هوش مصنوعی برای آموزش و بهینه‌سازی به مجموعه داده‌های وسیع و دقیقی وابسته هستند. کارایی یک مدل هوش مصنوعی به طور پیچیده ای با کیفیت، نمایندگی و یکپارچگی داده هایی که بر روی آن آموزش داده شده است، مرتبط است. با این حال، یک عامل اغلب دست کم گرفته شده وجود دارد که عمیقاً بر نتایج هوش مصنوعی تأثیر می گذارد: حاشیه نویسی مجموعه داده.
شیوه‌های حاشیه‌نویسی، اگر متناقض یا مغرضانه باشند، می‌توانند سوگیری‌های فراگیر و اغلب ظریف را به مدل‌های هوش مصنوعی تزریق کنند، که منجر به فرآیندهای تصمیم‌گیری منحرف و گاهی مضر می‌شود که در جمعیت‌شناسی کاربران مختلف موج می‌زند. لایه‌های نادیده گرفته شده سوگیری هوش مصنوعی ناشی از انسان که ذاتی روش‌های حاشیه‌نویسی هستند، اغلب پیامدهای نامرئی و در عین حال عمیقی دارند.
حاشیه نویسی مجموعه داده: بنیاد و معایب
حاشیه نویسی مجموعه داده، فرآیند مهم برچسب‌گذاری سیستماتیک مجموعه داده‌ها است تا مدل‌های یادگیری ماشین را قادر به تفسیر دقیق و استخراج الگوها از منابع داده‌های متنوع کند. این شامل وظایفی مانند تشخیص اشیا در تصاویر، طبقه بندی احساسات در محتوای متنی، و شناسایی موجودیت نامگذاری شده در دامنه های مختلف.
حاشیه نویسی به عنوان لایه پایه ای عمل می کند که داده های خام و بدون ساختار را به شکلی ساختاریافته تبدیل می کند که مدل ها می توانند از آن برای تشخیص الگوها و روابط پیچیده استفاده کنند، خواه بین ورودی و خروجی یا مجموعه داده های جدید و داده های آموزشی موجود آنها باشد.
با این حال، با وجود نقش محوری آن، حاشیه نویسی مجموعه داده است ذاتاً مستعد خطاها و سوگیری های انسانی است. چالش کلیدی در این واقعیت نهفته است که خودآگاه و ناخودآگاه انسان تعصب دارد اغلب در فرآیند حاشیه نویسی نفوذ می کنند، تعبیه پیش داوری ها به طور مستقیم در سطح داده ها حتی قبل از اینکه مدل ها آموزش خود را شروع کنند. چنین سوگیری‌هایی به دلیل فقدان تنوع در میان حاشیه‌نویس‌ها، دستورالعمل‌های حاشیه‌نویسی با طراحی ضعیف، یا مفروضات فرهنگی-اجتماعی عمیقاً ریشه‌دار به وجود می‌آیند، که همگی می‌توانند اساساً داده‌ها را منحرف کنند و در نتیجه انصاف و دقت مدل را به خطر بیندازند.
به طور خاص، مشخص کردن و جداسازی رفتارهای خاص فرهنگ، گام‌های مقدماتی حیاتی هستند که اطمینان حاصل می‌کنند که تفاوت‌های ظریف بافت‌های فرهنگی، قبل از شروع کار حاشیه‌نویس‌های انسانی، کاملاً درک شده و به حساب می‌آیند. این شامل شناسایی عبارات، حرکات، یا قراردادهای اجتماعی محدود فرهنگی که ممکن است در غیر این صورت اشتباه تفسیر شوند یا برچسب ناسازگاری دارد. چنین تجزیه و تحلیل فرهنگی پیش از حاشیه نویسی به ایجاد یک خط پایه کمک می کند که می تواند خطاهای تفسیری و سوگیری ها را کاهش دهد و در نتیجه وفاداری و بازنمایی داده های حاشیه نویسی را افزایش دهد. یک رویکرد ساختاریافته برای جداسازی این رفتارها کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که ظرافت‌های فرهنگی به طور ناخواسته منجر به تناقضات داده‌ها نمی‌شود که می‌تواند عملکرد پایین‌دستی مدل‌های هوش مصنوعی را به خطر بیندازد.
تعصبات پنهان هوش مصنوعی در تمرینات حاشیه نویسی
حاشیه نویسی مجموعه داده، که یک تلاش انسان محور است، ذاتاً تحت تأثیر پیشینه فردی، زمینه های فرهنگی و تجربیات شخصی حاشیه نویسان است. همه آنها نحوه تفسیر و برچسب گذاری داده ها را شکل می دهند. این لایه ذهنی ناهماهنگی‌هایی را معرفی می‌کند که مدل‌های یادگیری ماشین متعاقباً آنها را به عنوان حقایق پایه جذب می‌کنند. هنگامی که سوگیری های مشترک بین حاشیه نویس ها به طور یکنواخت در کل مجموعه داده جاسازی می شود، این مسئله حتی بیشتر می شود. ایجاد سوگیری های نهفته و سیستمیک در رفتار مدل هوش مصنوعی. به عنوان مثال، کلیشه‌های فرهنگی می‌توانند به طور فراگیر بر برچسب‌گذاری احساسات در داده‌های متنی یا نسبت دادن ویژگی‌ها در مجموعه داده‌های بصری تأثیر بگذارند، که منجر به نمایش داده‌های کج و نامتعادل می‌شود.
یک مثال برجسته از این موضوع، تعصب نژادی در مجموعه داده های تشخیص چهره است. عمدتاً ناشی از آرایش همگن گروه است. موارد به خوبی مستند نشان داده است که سوگیری ها با فقدان تنوع حاشیه نویس معرفی شده است منجر به مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود که به طور سیستماتیک قادر به پردازش دقیق چهره افراد غیرسفید پوست نیستند. در واقع، یک مطالعه توسط NIST مشخص کرد که گروه‌های خاصی گاهی اوقات تا 100 بیشتر احتمال دارد که توسط الگوریتم ها اشتباه شناسایی شوند. این نه تنها عملکرد مدل را کاهش می دهد، بلکه چالش های اخلاقی قابل توجهی را نیز ایجاد می کند، زیرا این عدم دقت ها اغلب به نتایج تبعیض آمیزی تبدیل می شوند که برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در حوزه های حساسی مانند اجرای قانون و خدمات اجتماعی مستقر می شوند.
ناگفته نماند، دستورالعمل های حاشیه نویسی ارائه شده به حاشیه نویس ها تأثیر قابل توجهی بر نحوه برچسب گذاری داده ها دارد. اگر این دستورالعمل‌ها مبهم باشند یا به طور ذاتی کلیشه‌ها را ترویج کنند، مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده به‌طور اجتناب‌ناپذیر این سوگیری‌ها را به همراه خواهند داشت. این نوع “سوگیری راهنما” زمانی به وجود می آید که حاشیه نویس ها هستند مجبور به تصمیم گیری ذهنی در مورد ارتباط داده ها هستند، که می تواند تعصبات فرهنگی یا اجتماعی غالب را در داده ها کدگذاری کند. چنین سوگیری‌هایی اغلب در طول فرآیند آموزش هوش مصنوعی تقویت می‌شوند و مدل‌هایی را ایجاد می‌کنند که پیشداوری‌های نهفته در برچسب‌های داده اولیه را بازتولید می‌کنند.
برای مثال، دستورالعمل‌های حاشیه‌نویسی را در نظر بگیرید که به حاشیه‌نویس‌ها دستور می‌دهد تا عناوین شغلی یا جنسیتی را با سوگیری‌های ضمنی طبقه‌بندی کنند که نقش‌های مرتبط با مردان را برای مشاغلی مانند «مهندس» یا «دانشمند» در اولویت قرار می‌دهند. لحظه این داده ها مشروح شده است و به عنوان مجموعه داده آموزشی استفاده شود، خیلی دیر شده است. دستورالعمل های قدیمی و مغرضانه فرهنگی منجر به نمایش نامتعادل داده ها می شود، کدگذاری موثر سوگیری های جنسیتی در سیستم های هوش مصنوعی که متعاقباً در محیط های دنیای واقعی مستقر می شوند و این الگوهای تبعیض آمیز را تکرار و مقیاس می کنند.
پیامدهای دنیای واقعی سوگیری حاشیه نویسی
مدل‌های تحلیل احساسات اغلب برای نتایج مغرضانه برجسته شده‌اند، جایی که احساسات بیان‌شده توسط گروه‌های به حاشیه رانده شده به صورت منفی‌تر برچسب‌گذاری می‌شوند. این به داده‌های آموزشی مرتبط است که در آن حاشیه‌نویس‌ها، اغلب از گروه‌های فرهنگی مسلط، به دلیل ناآشنایی با بافت فرهنگی یا زبان عامیانه، عبارات را اشتباه تفسیر یا برچسب اشتباه می‌زنند. به عنوان مثال، عبارات انگلیسی بومی آفریقایی آمریکایی (AAVE). اغلب به اشتباه به عنوان منفی یا تهاجمی تعبیر می شوند، منجر به مدل هایی می شود که به طور مداوم احساسات این گروه را به اشتباه طبقه بندی می کنند.
این نه تنها منجر به عملکرد ضعیف مدل می‌شود، بلکه منعکس‌کننده یک مسئله سیستمی گسترده‌تر است: مدل‌ها برای خدمت به جمعیت‌های مختلف مناسب نیستند، و تبعیض را در پلتفرم‌هایی که از چنین مدل‌هایی برای تصمیم‌گیری خودکار استفاده می‌کنند، تشدید می‌کنند.
تشخیص چهره حوزه دیگری است که در آن سوگیری حاشیه نویسی عواقب شدیدی داشته است. حاشیه‌نویس‌هایی که در برچسب‌گذاری مجموعه داده‌ها نقش دارند، ممکن است سوگیری‌های غیرعمدی را در مورد قومیت ایجاد کنند، که منجر به نرخ‌های دقت نامتناسب در گروه‌های جمعیتی مختلف می‌شود. به عنوان مثال، بسیاری از مجموعه داده‌های تشخیص چهره دارای تعداد زیادی از چهره‌های قفقازی هستند که منجر به عملکرد ضعیف‌تر برای افراد رنگین پوست می‌شود. عواقب آن می تواند وخیم باشد، از دستگیری های غیرقانونی گرفته تا محرومیت از دسترسی به خدمات ضروری.
در سال 2020، یک حادثه تبلیغاتی گسترده شامل دستگیری یک مرد سیاهپوست به اشتباه در دیترویت بود به دلیل نرم افزار تشخیص چهره که به اشتباه با چهره او مطابقت داشت. این اشتباه ناشی از تعصبات در داده‌های حاشیه‌نویسی شده است که نرم‌افزار روی آن آموزش داده شده است – نمونه‌ای از این که چگونه سوگیری‌های مرحله حاشیه‌نویسی می‌توانند به پیامدهای واقعی واقعی تبدیل شوند.
در عین حال، تلاش برای اصلاح بیش از حد مشکل می تواند نتیجه معکوس داشته باشد، همانطور که در حادثه Gemini گوگل در فوریه سال جاری نشان داده شد. زمانی که LLM تصاویری از افراد قفقازی تولید نمی کرد. با تمرکز بیش از حد بر روی پرداختن به عدم تعادل های تاریخی، مدل ها می توانند بیش از حد در جهت مخالف حرکت کنند که منجر به حذف سایر گروه های جمعیتی و دامن زدن به بحث های جدید شود.
مقابله با سوگیری های پنهان در حاشیه نویسی مجموعه داده
یک استراتژی اساسی برای کاهش تعصب حاشیه نویسی باید با تنوع بخشیدن به مجموعه حاشیه نویس ها شروع شود. شامل افراد با طیف گسترده‌ای از پیشینه‌ها – شامل قومیت، جنسیت، پیشینه تحصیلی، توانایی‌های زبانی و سن – تضمین می‌کند که فرآیند حاشیه‌نویسی داده‌ها دیدگاه‌های متعدد را یکپارچه می‌کند، در نتیجه کاهش خطر سوگیری های هر گروهی که به صورت نامتناسب مجموعه داده را شکل می دهد. تنوع در مجموعه حاشیه نویس به طور مستقیم به مجموعه داده های ظریف تر، متعادل تر و معرف کمک می کند.
به همین ترتیب، اگر حاشیه نویس ها نتوانند در تعصبات خود حکومت کنند، باید تعداد کافی گاوصندوق وجود داشته باشد تا از بازگشت مجدد اطمینان حاصل شود. این یعنی نظارت کافی، پشتیبان گیری از داده ها به صورت خارجی و استفاده از تیم های اضافی برای تجزیه و تحلیل. با این وجود، این هدف همچنان باید در زمینه تنوع نیز محقق شود.
دستورالعمل های حاشیه نویسی باید تحت بررسی دقیق و پالایش مکرر قرار گیرد برای به حداقل رساندن ذهنیت ایجاد معیارهای استاندارد و عینی برای برچسب‌گذاری داده‌ها کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که سوگیری‌های شخصی کمترین تأثیر را بر نتایج حاشیه‌نویسی دارند. رهنمودها باید با استفاده از تعاریف دقیق و معتبر تجربی ساخته شوند و باید شامل نمونه هایی باشند که طیف وسیعی از زمینه ها و تفاوت های فرهنگی را منعکس کنند.
ترکیب حلقه های بازخورد در جریان کار حاشیه نویسی، جایی که حاشیه نویس ها می توانند نگرانی ها یا ابهامات مربوط به دستورالعمل ها را بیان کنند، بسیار مهم است. چنین بازخورد تکراری به اصلاح مداوم دستورالعمل‌ها کمک می‌کند و هرگونه سوگیری پنهانی را که ممکن است در طول فرآیند حاشیه‌نویسی ظاهر شود، برطرف می‌کند. علاوه بر این، استفاده از تحلیل خطا از خروجی های مدل می تواند نقاط ضعف راهنما را روشن کند و مبنایی مبتنی بر داده برای بهبود دستورالعمل ارائه دهد.
یادگیری فعال – جایی که یک مدل هوش مصنوعی است با ارائه پیشنهادات برچسب با اطمینان بالا به حاشیه نویس ها کمک می کند– می تواند ابزار ارزشمندی برای بهبود کارایی و سازگاری حاشیه نویسی باشد. با این حال، ضروری است که یادگیری فعال با نظارت انسانی قوی اجرا شود تا از انتشار سوگیری های مدل از قبل موجود جلوگیری شود. حاشیه نویسان باید پیشنهادات ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را به طور انتقادی ارزیابی کنند، به ویژه آنهایی که از شهود انسان فاصله دارند و از این نمونه ها به عنوان فرصت هایی برای تنظیم مجدد درک انسان و مدل استفاده کنند.
نتیجه‌گیری و چه چیزی بعد
سوگیری های تعبیه شده در حاشیه نویسی مجموعه داده ها اساسی هستند و اغلب بر هر لایه بعدی توسعه مدل هوش مصنوعی تأثیر می گذارند. اگر سوگیری‌ها در طول مرحله برچسب‌گذاری داده‌ها شناسایی و کاهش نشوند، مدل هوش مصنوعی حاصل همچنان آن سوگیری‌ها را منعکس می‌کند – که در نهایت منجر به برنامه‌های کاربردی ناقص و گاهی مضر در دنیای واقعی می‌شود.
برای به حداقل رساندن این خطرات، متخصصان هوش مصنوعی باید شیوه‌های حاشیه نویسی را با همان سطح دقتی که سایر جنبه‌های توسعه هوش مصنوعی دارند، بررسی کنند. معرفی تنوع، اصلاح دستورالعمل‌ها، و اطمینان از شرایط کاری بهتر برای حاشیه‌نویسان، گام‌های اساسی برای کاهش این سوگیری‌های پنهان است.
مسیر رسیدن به مدل‌های واقعاً بی‌طرفانه هوش مصنوعی مستلزم تصدیق و پرداختن به این «لایه‌های فراموش‌شده» با درک کامل این نکته است که حتی سوگیری‌های کوچک در سطح پایه می‌تواند به تأثیرات نامتناسب بزرگ منجر شود.
حاشیه نویسی ممکن است یک کار فنی به نظر برسد، اما یک کار عمیقاً انسانی است – و بنابراین، ذاتاً ناقص است. با شناخت و پرداختن به سوگیری های انسانی که به طور اجتناب ناپذیری در مجموعه داده های ما نفوذ می کند، می توانیم راه را برای سیستم های هوش مصنوعی عادلانه تر و موثرتر هموار کنیم.
