- Специальный корреспондент
Предвзятый алгоритм – не самый надежный помощник.
, проведенное психологами из Университета Деусто в Испании, показало, как влияет на наш образ мышления.
Достижения систем искусственного интеллекта (например, способность вести диалог с человеком на равных) сделали технологию максимально убедительной и надежной в наших глазах. Многие компании активно внедряют нейросети и машинное обучение в рабочий процесс, чтобы облегчить жизнь сотрудникам.
Несмотря на все преимущества, результаты, которые выдают нейросети, могут оказаться довольно предвзятыми. Важно понимать, что основа для обучения моделей ИИ — материалы, созданные человеком. Если вводные содержат ошибки, алгоритм будет воспроизводить и их.
В рамках исследования добровольцы должны были поставить диагноз пациенту с вымышленной болезнью. Участников разделили на две группы: одни пользовались подсказками ИИ, а другие принимали решения самостоятельно.
Поддельный алгоритм (на самом деле испытуемые взаимодействовали с полностью контролируемой программой) намеренно допускал одни и те же ошибки. Позже, когда ИИ-ассистента отключили, люди, полагаясь на ту же логику, стали допускать аналогичные просчеты.
В контрольной группе такого эффекта не наблюдалась.
Очевидно: если модели, обученные на открытых данных и якобы надежные, будут систематически транслировать нам какую-либо информацию, она в любом случае отложится в памяти.
Мы не только неосознанно распространяем дезинформацию в сети, но и сами рискуем стать ее жертвами, переняв предвзятости «авторитетной» системы. Получается своего рода замкнутый круг, который можно прервать только тщательной проверкой фактов и новыми регулировками со стороны разработчиков.
Результаты исследования опубликованы в журнале .
, проведенное психологами из Университета Деусто в Испании, показало, как влияет на наш образ мышления.
Достижения систем искусственного интеллекта (например, способность вести диалог с человеком на равных) сделали технологию максимально убедительной и надежной в наших глазах. Многие компании активно внедряют нейросети и машинное обучение в рабочий процесс, чтобы облегчить жизнь сотрудникам.
Несмотря на все преимущества, результаты, которые выдают нейросети, могут оказаться довольно предвзятыми. Важно понимать, что основа для обучения моделей ИИ — материалы, созданные человеком. Если вводные содержат ошибки, алгоритм будет воспроизводить и их.
В рамках исследования добровольцы должны были поставить диагноз пациенту с вымышленной болезнью. Участников разделили на две группы: одни пользовались подсказками ИИ, а другие принимали решения самостоятельно.
Поддельный алгоритм (на самом деле испытуемые взаимодействовали с полностью контролируемой программой) намеренно допускал одни и те же ошибки. Позже, когда ИИ-ассистента отключили, люди, полагаясь на ту же логику, стали допускать аналогичные просчеты.
В контрольной группе такого эффекта не наблюдалась.
Очевидно: если модели, обученные на открытых данных и якобы надежные, будут систематически транслировать нам какую-либо информацию, она в любом случае отложится в памяти.
Мы не только неосознанно распространяем дезинформацию в сети, но и сами рискуем стать ее жертвами, переняв предвзятости «авторитетной» системы. Получается своего рода замкнутый круг, который можно прервать только тщательной проверкой фактов и новыми регулировками со стороны разработчиков.
Результаты исследования опубликованы в журнале .
