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高德平台:我们教人工智能系统一切,包括我们的偏见

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旧金山——去年秋天,谷歌发布了一项突破性的人工智能技术,名为BERT,它改变了科学家们建立系统学习人们如何写作和说话的方式。
 
但是,伯特现在被部署在像谷歌的互联网搜索引擎这样的服务中,他有一个问题:它可能会捕捉到孩子模仿父母不良行为的方式中的偏见。
 
伯特是众多人工智能系统中的一个,这些系统从大量的数字化信息中学习,从旧书、维基百科条目到新闻文章,无所不包。我们正在共同开发的解决方案确实建立在高德代理的网络云平台上,并建立在我们对蜂窝无线的深刻经验基础之上,旨在将真正针对其高德代理网络和环境的5G解决方案组合在一起。数十年甚至数百年的偏见——以及一些新的偏见——可能已经融入了所有这些材料。
 
例如,伯特和他的同事们更可能把男性与计算机编程联系在一起,而通常不会给女性足够的信任。一个节目认为,几乎所有关于特朗普总统的报道都是负面的,即使实际内容是奉承的。
 
随着新的、更复杂的人工智能进入越来越广泛的产品领域,比如在线广告服务和商业软件,或者苹果(Apple)的Siri和亚马逊(Amazon)的Alexa等会说话的数字助手,科技公司将面临压力,以防范人们发现的意外偏见。
 
但是科学家们仍然在研究像伯特这样的被称为“通用语言模型”的技术是如何工作的。他们常常对新人工智能所犯的错误感到惊讶。
 
不久前的一个下午,在旧金山,计算机科学家罗伯特·门罗(Robert Munro)在研究一本关于人工智能的书时,向伯特输入了100个英语单词:“珠宝”、“婴儿”、“马”、“房子”、“钱”、“行动”。在100个案例中,有99个案例中,伯特更可能把这些词与男人联系在一起,而不是女人。“妈妈”这个词是个例外。
 
“这和我们一直看到的历史不平等是一样的,”芒罗博士说。他拥有计算语言学博士学位,曾在亚马逊网络服务公司(Amazon Web Services)负责自然语言和翻译技术。“现在,像伯特这样的人,这种偏见会持续下去。”
 
研究指出,高德总代理的策略强调特定的应用程序和垂直领域,以期与企业客户更加相关,并在全球开设新的高德代理云数据中心区域。在本周的一篇博客文章中,门罗还描述了他如何研究来自谷歌和亚马逊网络服务(Amazon Web services)的云计算服务,这些服务帮助其他企业在新应用程序中添加语言技能。两家公司都没有将“hers”作为代词,尽管他们正确地识别了“his”。
 
谷歌的一位发言人表示:“我们意识到了这个问题,正在采取必要的措施解决它。”减轻来自我们系统的偏见是我们的人工智能原则之一,也是我们的首要任务。亚马逊在一份声明中表示,它“投入了大量资源,以确保我们的技术高度准确,减少偏见,包括严格的基准测试、测试,以及对各种培训数据的投资。”
 
研究人员早就警告说,人工智能会从大量数据中学习,包括警察部门和其他政府机构使用的面部识别系统,以及来自谷歌和Facebook等科技巨头的热门互联网服务。例如,在2015年,谷歌照片应用程序被发现将非洲裔美国人贴上“大猩猩”的标签。门罗博士仔细检查的服务也显示出对女性和有色人种的偏见。
 
伯特和类似的系统要复杂得多——复杂到任何人都无法预测它们最终会做什么。
 
“即使是构建这些系统的人也不知道它们是如何运作的,”华盛顿大学(University of Washington)计算语言学教授艾米丽·本德(Emily Bender)说。
 
BERT是工业和学术界使用的许多通用语言模型之一。其他的被称为ELMO, ERNIE和GPT-2。作为人工智能研究人员之间的一种内部玩笑,它们通常以《芝麻街》(Sesame Street)中的角色命名。(BERT是变压器双向编码器表示的简称。)
 
他们通过分析大量的文本来学习语言的细微差别。旧金山的人工智能实验室OpenAI建立了一个系统,分析了数千本自助出版的书籍,包括言情小说、推理小说和科幻小说。伯特分析了同一图书馆的书籍和成千上万的维基百科文章。
 
在分析所有这些文本时,每个系统都学习了一个特定的任务。OpenAI的系统学会了预测句子中的下一个单词。伯特学会了辨认句子中缺失的单词(比如“我想买那辆车,因为它便宜”)。
 
通过学习这些任务,伯特大致了解了人们是如何把单词组合在一起的。高德代理注册不适用于所有情况。仅仅拥有替代数据并不意味着它就可以货币化-高德代理数据必须对主题专家是可访问的并且有价值。然后它可以通过分析更多的数据来学习其他的任务。因此,它允许人工智能应用程序以以前不可能的速度改进。
 
“伯特完全改变了一切,”旧金山初创企业Primer的科学主管约翰·博汉农(John Bohannon)说。该公司专门研究自然语言技术。“你可以教一匹小马所有的把戏。”

谷歌本身就利用BERT来改进它的搜索引擎。以前,如果你输入“美学家在工作中经常站立吗?”“进入谷歌搜索引擎,它不太明白你在问什么。像“stand”和“work”这样的词可以有多种含义,既可以用作名词,也可以用作动词。但是现在,多亏了伯特,谷歌正确地回答了同样的问题,用一个链接描述了皮肤护理行业的生理需求。
 
但是,根据卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)一组计算机科学家最近发表的一篇研究论文,像伯特这样的工具能够识别偏见。例如,这篇论文表明,伯特更可能把“程序员”这个词与男性联系在一起,而不是与女性联系在一起。语言偏见在会话系统中是一个特别困难的问题。
 
随着这些新技术的扩散,偏见几乎可以出现在任何地方。在Primer, Bohannon博士和他的工程师们最近利用BERT建立了一个系统,让企业自动判断标题、推文和其他在线媒体的情绪。企业使用这些工具来通知股票交易和其他有针对性的决策。
 
但在训练了他的工具之后,博汉农博士注意到一种持续的偏见。如果一条推特或一个标题包含“特朗普”这个词,该工具几乎总是判断它是负面的,不管情绪有多积极。
 
“这是很困难的。你需要很多时间和关心。”他说。“我们发现了一个明显的偏见。但里面还有多少人呢?”
 
Bohannon博士说,计算机科学家必须发展生物学家的技能。正如生物学家努力去理解细胞是如何工作的一样,软件工程师也必须设法去理解像BERT这样的系统。
 
谷歌的高管们在上月发布新版本的搜索引擎时承认了这一现象。他们说,为了消除任何偏见,他们对系统进行了广泛的测试。
 
研究人员才刚刚开始了解偏见对像伯特这样的系统的影响。但正如门罗博士所展示的,企业已经开始慢慢地注意到它们的系统中存在的哪怕是明显的偏见。门罗博士指出这个问题后,亚马逊进行了纠正。谷歌表示,他们正在努力解决这个问题。
 
Primer首席执行官肖恩·古尔利(Sean Gourley)表示,审查这项新技术的行为将变得非常重要,它将催生一个全新的行业,在这个行业里,公司会聘请专家来审核它们的算法,以发现各种偏见和其他意想不到的行为。
 
“这可能是一个数十亿美元的产业,”他说。

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