მთავარი წაღებები
- ალგორითმული მიკერძოება საზიანოა მოზარდებისთვის, რომლებიც დიდ დროს ატარებენ ინტერნეტში, ამბობენ ექსპერტები.
- Twitter-ის მომხმარებლებს ცოტა ხნის წინ წააწყდნენ პრობლემას, რომლის დროსაც შავი სახეები თეთრკანიანთა სასარგებლოდ იქნა ამოღებული.
- მოზარდების განვითარებადი ტვინი შეიძლება იყოს განსაკუთრებით მგრძნობიარე ალგორითმული მიკერძოების მავნე ზემოქმედების მიმართ, ამბობენ მკვლევარები.
ზოგიერთ ტექნოლოგიაში გამომჟღავნებული ცრურწმენა, რომელიც ცნობილია როგორც ალგორითმული მიკერძოება, შეიძლება საზიანო იყოს მრავალი ჯგუფისთვის, მაგრამ ექსპერტები ამბობენ, რომ ეს განსაკუთრებით საზიანოა მოზარდებისთვის.
ალგორითმული მიკერძოება, როდესაც კომპიუტერული სისტემები აჩვენებენ ცრურწმენის შედეგებს, მზარდი პრობლემაა. Twitter-ის მომხმარებლებმა ცოტა ხნის წინ იპოვეს მიკერძოების მაგალითი პლატფორმაზე, როდესაც გამოსახულების აღმოჩენის ალგორითმი, რომელიც ჭრის ფოტოებს, აჭრის შავ სახეებს თეთრის სასარგებლოდ. კომპანიამ ბოდიში მოიხადა პრობლემის გამო, მაგრამ ჯერ არ გამოუქვეყნებია გამოსწორება. ექსპერტების თქმით, ეს არის მიკერძოების მაგალითი, რომელსაც აწყდებიან თინეიჯერები ინტერნეტში შესვლისას, რასაც ისინი სხვა ასაკობრივ ჯგუფზე მეტად აკეთებენ.
"მოზარდების უმეტესობამ არ იცის, რომ სოციალური მედიის კომპანიებს აქვთ სპეციალური კონტენტის პოპულარიზაციისთვის, რომელიც, მათი აზრით, მოეწონებათ მომხმარებლებს, რათა რაც შეიძლება დიდხანს დარჩეს პლატფორმაზე, " დოქტორი მაი- ლი ნგუენ სტიერსმა, დუკესნის უნივერსიტეტის საექთნო სკოლის ასისტენტმა პროფესორმა, რომელიც სწავლობს სოციალური მედიის გამოყენებას მოზარდებში/კოლეჯის სტუდენტებს შორის, განაცხადა ელ. ინტერვიუში.
"მაშინაც კი, თუ არსებობს გარკვეული დონის ცნობიერება ალგორითმის შესახებ, საკმარისი მოწონებების და კომენტარების არ მიღების ეფექტი მაინც ძლიერია და შეიძლება გავლენა იქონიოს მოზარდების თვითშეფასებაზე," დასძინა სტიერმა.
განვითარებადი ტვინი
ალგორითმულმა მიკერძოებულმა შეიძლება გავლენა მოახდინოს მოზარდებზე გაუთვალისწინებელი გზებით, რადგან მათი პრეფრონტალური ქერქი ჯერ კიდევ ვითარდება, განმარტა Rootstrap-ის მთავარმა მონაცემთა მეცნიერმა მიქაელა პისანმა ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში.
არასაკმარისი მოწონების და კომენტარების არ მიღების ეფექტი კვლავ ძლიერია და შეიძლება გავლენა იქონიოს მოზარდების თვითშეფასებაზე.
"მოზარდები განსაკუთრებით დაუცველები არიან "სოციალური ქარხნის" ფენომენის მიმართ, სადაც ალგორითმები ქმნიან სოციალურ კლასტერებს ონლაინ პლატფორმებზე, რაც იწვევს შფოთვას და დეპრესიას, თუ მოზარდის სოციალური მოთხოვნილებები არ დაკმაყოფილდება", - თქვა პისანიმ. „ალგორითმები გამარტივებულია წინა არასრულყოფილი მონაცემების საფუძველზე, რაც იწვევს სტერეოტიპების ზედმეტად წარმოჩენას იდენტობის ფორმირების უფრო ნიუანსირებული მიდგომების ხარჯზე.
"უფრო ფართო თვალსაზრისის გათვალისწინებით, ჩვენ ასევე დაგვრჩენია კითხვა, როგორც საზოგადოება, გვსურს თუ არა ალგორითმები, რომლებიც აყალიბებენ ჩვენი მოზარდების მოგზაურობას ზრდასრულ ასაკში, და ეს სისტემა მხარს უჭერს კი არა, ვიდრე ახშობს ინდივიდუალურ პიროვნულ ზრდას?"
ამ პრობლემების გამო, იზრდება მოზარდების გათვალისწინება ალგორითმების შექმნისას, ამბობენ ექსპერტები.
"განვითარების სპეციალისტების, მონაცემთა მეცნიერებისა და ახალგაზრდების ადვოკატთა შენიშვნების საფუძველზე, 21-ე საუკუნის პოლიტიკა მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და ალგორითმული დიზაინის ირგვლივ შეიძლება ასევე აგებული იყოს მოზარდების განსაკუთრებული საჭიროებების გათვალისწინებით, " ავრიელ ეპს-დარლინგი, დოქტორი ჰარვარდის სტუდენტმა დაწერა ცოტა ხნის წინ. „თუ ჩვენ კვლავ ვამცირებთ ან უგულებელვყოფთ მოზარდების ალგორითმული რასიზმისადმი დაუცველობის გზებს, ზიანი სავარაუდოდ მომავალ თაობებში გავრცელდება.“
მიკერძოებულობის წინააღმდეგ ბრძოლა
სანამ არ იქნება გამოსავალი, ზოგიერთი მკვლევარი ცდილობს მოძებნოს გზები, რათა შეამციროს მიკერძოებული ალგორითმების მიერ ახალგაზრდებისთვის მიყენებული ზიანი.
ინტერვენციები ორიენტირებულია იმაზე, რომ მოზარდებმა აღიარონ მათი სოციალური მედიის შაბლონები, რომლებიც უარყოფითად აისახება მათ ფსიქიკურ ჯანმრთელობაზე და ცდილობენ გამოიგონონ სტრატეგიები ამის შესამცირებლად (მაგ., სოციალური მედიის გამოყენების შემცირება), - თქვა სტიერმა.
"ზოგიერთმა კოლეჯის სტუდენტმა, რომელსაც ჩვენ გამოვკითხეთ, აღნიშნავენ, რომ ისინი იძულებულნი არიან შექმნან კონტენტი, რათა დარჩეს "რელევანტური", მაშინაც კი, თუ მათ არ სურთ გასვლა ან გამოქვეყნება," განაგრძო მან. "თუმცა, ისინი გრძნობენ, რომ მათ სჭირდებათ კონტენტის გენერირება, რათა შეინარჩუნონ კავშირები მიმდევრებთან ან მეგობრებთან."
საბოლოო პასუხი შეიძლება იყოს ადამიანის მიკერძოების ამოღება კომპიუტერებიდან. მაგრამ რადგან პროგრამისტები მხოლოდ ადამიანები არიან, ეს რთული გამოწვევაა, ამბობენ ექსპერტები.
ერთ-ერთი შესაძლო გამოსავალი არის დეცენტრალიზებული და დაპროგრამებული კომპიუტერების შემუშავება, რათა დაივიწყოს ის, რაც მათ ისწავლეს, ამბობს ჯონ სუიტი, რობოტიკის ფირმა KODA-ს ტექნოლოგიების მთავარი ოფიცერი.
"დეცენტრალიზებული ქსელის საშუალებით, მონაცემები და ამ მონაცემების ანალიტიკა გროვდება და ანალიზდება მრავალი წერტილიდან", - თქვა სუიტმა ელ.ფოსტის ინტერვიუში. „მონაცემების შეგროვება და დამუშავება ხდება არა ერთი AI გონების დამუშავებიდან მისი ალგორითმის ფარგლებში, არამედ ასობით ან თუნდაც ათასობით.
"როგორც ეს მონაცემები გროვდება და ანალიზდება, ძველი "დასკვნა" ან ზედმეტი მონაცემები დავიწყებულია. ამ სისტემის მეშვეობით, ალგორითმი, რომელიც შესაძლოა დაწყებული იყოს მიკერძოებით, საბოლოოდ გამოსწორდება და ჩაანაცვლებს ამ მიკერძოებას, თუ ის არასწორია."
მიუხედავად იმისა, რომ მიკერძოება შეიძლება იყოს საუკუნოვანი პრობლემა, შეიძლება არსებობდეს მასთან ბრძოლის გზები, ყოველ შემთხვევაში ონლაინ. კომპიუტერების დაპროექტება, რომლებიც მოხსნის ჩვენს ცრურწმენებს, პირველი ნაბიჯია.
