Новые технологии искусственного интеллекта привели к революции в различных отраслях, начиная от здравоохранения и заканчивая финансовой сферой. Они автоматизируют процессы и улучшают процесс принятия решений. Однако недавние исследования показали, что системы искусственного интеллекта могут проявлять культурные предвзятости, приводя к дискриминационным результатам. Понимание причин этих предвзятостей и поиск возможных решений крайне важны для создания более инклюзивных и справедливых систем искусственного интеллекта. Алгоритмы искусственного интеллекта разработаны для обучения на огромных объемах данных, отражающих непреднамеренные культурные предвзятости в данных. Например, если исторические данные, используемые для обучения модели искусственного интеллекта, содержат предвзятости против определенных групп, модель может сохранить эти предвзятости при принятии решений, что может привести к дискриминации, такой как предвзятые практики при найме или неравенство в доступе к ресурсам. Одним из ярких примеров культурных предвзятостей в искусственном интеллекте является технология распознавания лиц. Исследования показали, что системы распознавания лиц менее точно определяют лиц с темной кожей, что может привести к ошибочной идентификации и нанесению вреда. Эта предвзятость обусловлена недостаточным разнообразием тренировочных данных, используемых для развития этих систем, что подчеркивает важность преодоления культурных предубеждений в искусственном интеллекте. Существуют различные способы смягчения культурных предвзятостей в технологии искусственного интеллекта: разнообразие тренировочных данных, поскольку обеспечение тренировки моделей искусственного интеллекта на разнообразных и репрезентативных наборах данных может помочь уменьшить предвзятости, обеспечивая более всесторонний обзор населения. И алгоритмическая прозрачность, которая помогает сделать алгоритмы искусственного интеллекта более прозрачными и понятными для выявления и коррекции предвзятостей в процессе принятия решений.
