Chatbot AI e i giudizi basati sul dialetto
Uno studio ha evidenziato che i modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzati nei chatbot come ChatGPT possono esprimere giudizi razzisti in base al dialetto degli utenti.
Associazioni nascoste
Questi modelli mostrano un potenziale bias razziale nel raccomandare la pena di morte o associare i parlanti di inglese afroamericano a lavori meno prestigiosi. Gli sforzi attuali per mitigare questi pregiudizi non sono efficaci.
Razzismo implicito nei modelli di intelligenza artificiale
Lo studio ha coinvolto diverse varianti di modelli di intelligenza artificiale, rivelando un razzismo nascosto nel modo in cui interpretano il linguaggio. L’IA spesso riflette stereotipi e pregiudizi nascosti.
L’importanza della revisione continua
L’identificazione e la correzione di tali bias devono avvenire non solo prima dell’implementazione, ma anche attraverso una revisione costante per evitare danni ai diversi gruppi sociali una volta che l’IA è in uso.
Studio sui modelli di intelligenza artificiale esplora il razzismo nascosto
Un’indagine condotta su diversi modelli di intelligenza artificiale ha rivelato il razzismo implicito nel modo in cui interpretano e rispondono al linguaggio umano, fornendo spunti importanti per una futura mitigazione di questi pregiudizi.
Impatto dell’intelligenza artificiale sui dialetti
Un recente studio ha esaminato come l’intelligenza artificiale (IA) possa riflettere e amplificare pregiudizi razziali e sociali presenti nei testi scritti in diversi dialetti.
Analisi dei dialetti e stereotipi
Gli autori hanno confrontato i testi in due dialetti e hanno trovato che gli adgettivi associati a uno di essi erano principalmente negativi, riflettendo stereotipi dannosi.
Influenza sulle decisioni
La ricerca ha rivelato che l’IA era incline ad associare taluni dialetti a lavori meno qualificati e a emettere sentenze più severe in base al dialetto utilizzato nel testo.
Riflessi nel contesto legale
Nel contesto giuridico, l’IA aveva maggiori probabilità di condannare e infliggere pene più severe in casi dove il testo era scritto in un determinato dialetto, rivelando pregiudizi intrinseci nel processo decisionale.
Limiti dell’approccio attuale
Scienziati nel campo informatico e dell’apprendimento automatico evidenziano che l’attuale approccio basato sul feedback umano per correggere pregiudizi dei modelli potrebbe non essere sufficiente a contrastare i pregiudizi nascosti legati ai dialetti.
Effetti del feedback umano
Lo studio ha evidenziato che il feedback umano è efficace nel contrastare stereotipi evidenti, ma non sembra influire sui pregiudizi nascosti basati sui dialetti, evidenziando la complessità del problema.
Rischio di persistenza dei pregiudizi
Sebbene il feedback umano possa mitigare stereotipi espliciti, i modelli rimangono influenzati dai dati di addestramento, quindi i pregiudizi nascosti legati ai dialetti possono persistere nonostante gli interventi umani.
