AI 支持多样性与包容性

本文阐述了 AI 如何支持多样性与包容性，并举例说明了此方向的研究项目。我们首先审视了在使大型语言模型 (LLM) 更具透明度、包容性和社会偏见意识方面的挑战与进展。尽管像 ChatGPT 这样的 LLM 具有惊人的能力，但它们在理解不同文化背景和进行类人对话方面存在困难。一个关键问题是，语言处理中的偏见，尤其是在机器翻译中，可能加剧不平等。解决这些偏见需要跨学科方法，以确保 AI 促进多样性、公平和包容性。我们还强调了 AI 在识别媒体中偏见内容方面的作用，这对于改进表征非常重要。通过检测社会群体的不平等呈现，AI 可以帮助挑战刻板印象，创建更具包容性的技术。透明的 AI 算法——即清晰解释其决策的算法——对于建立信任并减少 AI 中的偏见至关重要。我们还强调 AI 系统需要多样且具包容性的训练数据。Child Growth Monitor 项目表明，使用广泛的数据可以帮助解决像营养不良和贫困等现实世界问题。我们展示了一个项目，演示了 AI 如何被用于监控搜索引擎在传播关于 LGBTQ+ 社区的虚假信息方面的作用。此外，我们将 SignON 项目作为技术如何在听力障碍者和聋人人士之间搭建沟通障碍的例子，强调在开发包容性 AI 方面合作和相互信任的重要性。总体而言，本文我们倡导开发那些不仅有效，而且也是社会负责的 AI 系统，以促进人与机器之间公平且包容的互动。