Могут ли пользователи исправить предвзятость ИИ? Исследование согласования ценностей в ИИ-помощниках.

 Can Users Fix AI Bias? Exploring User-Driven Value Alignment in AI Companions

Искусственный интеллект и его влияние на общество

Современные AI-ассистенты, основанные на больших языковых моделях, стали восприниматься пользователями как друзья или члены семьи. Однако, несмотря на их человеческие качества, такие ассистенты часто выдают предвзятые и дискриминационные утверждения, что может причинять психологический вред, особенно у уязвимых групп населения.

Проблемы традиционных подходов

Традиционные методы устранения предвзятости в AI, такие как дообучение и обратная связь от пользователей, в основном контролируются разработчиками и не учитывают разнообразие взаимодействий пользователей с AI. Это приводит к тому, что пользователи сталкиваются с дискриминационными ответами AI, что вызывает у них чувство фрустрации.

Новый подход: вовлечение пользователей

Исследователи из нескольких университетов разработали новую модель, в которой пользователи активно участвуют в выявлении и исправлении предвзятости AI. Это исследование основывается на анализе 77 отчетов пользователей о дискриминационных ответах AI и интервью с 20 опытными пользователями AI-ассистентов.

Типы предвзятости и стратегии пользователей

В ходе исследования были выявлены шесть типов предвзятых ответов AI и семь стратегий, которые пользователи используют для их исправления. Пользователи могут рассматривать AI по-разному: как машину, ребенка или актера. В зависимости от этого они применяют разные подходы к исправлению предвзятости.

Эффективные стратегии

Наиболее эффективными стратегиями оказались мягкое убеждение и аргументация. Технические решения, такие как изменение ответов AI, также могут быть полезны, но не всегда приводят к долгосрочным изменениям.

Необходимость адаптивных моделей

Результаты исследования показывают, что AI-платформы должны включать более адаптивные модели обучения и подходы, основанные на сообществе, чтобы дать пользователям больше контроля над исправлением предвзятости.

Как внедрить AI в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, следуйте этим шагам:

  • Анализируйте, как AI может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI). Определите, какие показатели вы хотите улучшить с помощью AI.
  • Выберите подходящее решение. Существует множество вариантов AI.
  • Внедряйте AI постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
  • Расширяйте автоматизацию. На основе полученных данных и опыта.

Получите помощь по внедрению AI

Если вам нужны советы по внедрению AI, пишите нам.

Попробуйте AI-ассистента в продажах

Этот AI-ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.

Узнайте, как AI может изменить ваши процессы

Решения от Flycode.ru помогут вам в этом.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…

  • Эффективное использование SQL баз данных с Python для бизнеса

    Практические бизнес-решения с использованием SQL и Python Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование SQL баз данных с Python позволяет компаниям эффективно управлять данными, автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения. Это приводит…

  • Создание системы RAG с использованием FAISS и открытых LLM

    Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это методология, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), сочетая их креативные навыки генерации с точностью фактической информации из систем поиска. Это решение помогает…