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生成式AI偏见的实践建构研究

主讲人：

01.

研究背景与意义

02.生成式AI技术概述

03.

偏见的定义与分类

04.实践建构方法论

05.

案例分析与实证研究

06.应对策略与建议

目录

CONTENTS

研究背景与意义

ANT理论基础

ANT(Actor-NetworkTheory)视阈强调人与非人行动者之间的网络关系，为理解技术偏见提供新视角。

技术偏见的网络构建

在ANT视阈下，技术偏见被视为由多种因素交织而成的网络，包括算法、数据、用户等。

实践建构的动态性

ANT视阈认为偏见不是静态的，而是随着实践的不断建构和重构而变化，强调过程的动态性。

ANT视阈介绍

02

AI偏见对社会的影响

AI系统中的偏见可能导致特定人群受到不公正对待，如信贷审批中的种族偏见问题。

01

偏见在AI决策中的体现

例如，招聘AI可能因算法偏见而歧视某些群体，导致不公平的就业机会。

AI偏见的识别与度量

研究者开发了多种工具和方法来识别和量化AI系统中的偏见，如公平性度量指标。

AI偏见的现状

生成式AI在决策中可能无意中复制人类偏见，识别

这些偏见对于确保公平至关重要。

深入研究偏见有助于提高AI系统的透明度，增强用户对AI决策过程的信任。

通过研究偏见，可以为AI制定更加严格的伦理标准，指导技术的健康发展。

识别偏见的必要

性

促进技术的透明

度

推动伦理标准发

展

研究的重要性

生成式AI技术概述

自然语言处理

生成式AI通过自然语言处理技术理解

并生成人类语言，如GPT模型利用深度学习进行语言建模。

神经网络架构

生成式AI使用复杂的神经网络架构，

如变分自编码器(VAEs)和生成对抗网

络(GANs),以创造新的内容。

机器学习算法

生成式AI依赖机器学习算法，特别是深度学习，通过大量数据训练模型以产生文本或图像。

技术原理

医疗健康

生成式AI在医疗领域用于辅助诊断，通过分析病历生成治疗方案，提高诊断准确性。

金融服务

在金融服务中，生成式AI用于风险评估和欺诈检测，通过生成数据模型来预测市场趋势。

教育学习

生成式AI技术在教育领域可以个性化学习内容，根据学生的学习进度和偏好生成定制化教学材料。

应用领域

跨领域应用拓展

生成式AI技术正被应用于更多领域，如艺术创作、游戏设计，推动跨学科融合。

个性化定制服务

生成式AI正向个性化定制发展，能够根据用户需求提供更加精准和个性化的服务。

模型的可解释性提升

随着研究深入，生成式AI正逐步

提高模型透明度，增强用户对AI决策的理解。

伦理法规的完善

为应对偏见问题，相关伦理法规正在建立，确保AI技术的公正性

发展趋势

和责任性。

偏见的定义与分类

偏见的心理学基础

偏见源于个体的认知偏差，是基于有限信息对特定群体的预先判断和态度。

偏见的社会学解释

社会结构和文化传统影响个体价值观，导致对某些群体的系统性偏见和歧视。

偏见与刻板印象的关系

偏见通常与刻板印象紧密相关，后者是关于特定群体的过度简化和固化的信念。

偏见的概念

88ALi3MANciN

02

社会偏见

社会偏见是基于群体成员身份的偏见，如性别、种族或年龄，导致对某些群体的不公平对待。

Sociology

EDITABLESTROKE

03

系统性偏见

系统性偏见存在于社会结构和制度中，如教育和司法系统，影响整个社会群体的公平性。

认知偏见

认知偏见涉及个体如何处理信息，例如确认偏误，即倾向于寻找和记住符合自己预期的信息。

偏见的类型

偏见的影响

决策过程中的偏差

偏见可能导致生成式AI在决策时忽略重要信息，从而做出有偏差的判断。

社会不平等的加剧

AI偏见可能加剧社会不平等，例如在招聘、信贷审批等场景中对特定群体的不公平对待。

信任危机

当AI系统表现出偏见时，用户对AI的信任度会下降，影

响AI技术的接受和普及。

EDITABLESTROKE

AIBias

实践建构方法论

设计实验来测试不同生成式AI模型在特定条件下的偏见表现，以验证假设。

与AI领域的专家进行深入访谈，收集他们对于生成式AI偏见的专业见解和建议。

通过分析特定生成式AI偏见案例，深入理解偏见产生的机制和影响。

研究方法

数据收集

选择合适的数据源

在生成式AI偏见研究中，选择多样化的数据源至关重要，以确保数据的代表性和减少偏见。

实施数据清洗

数据清洗是去除噪声和不一致性的重要步骤，有助于提高生成式

AI模型的准确性和公正性。

采用随机抽样技术

随机抽样技术可以减少选择偏差