Anthropic 發起針對人工智慧偏見與歧視的突破性研究倡議

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隨著人工智慧（AI）逐漸融入我們的日常生活，像Anthropic這樣的初創公司專注於在推出新AI系統之前減輕潛在的危害，例如偏見和歧視。

在一項關鍵的新研究中，Anthropic的研究人員發表了題為“評估和減輕語言模型決策中的歧視”的論文，介紹了他們對AI偏見的發現。這項研究不僅識別了AI決策中的固有偏見，還提出了一種通過創新的歧視評估方法來開發更公平AI應用的全面策略。

此項研究的時機極其重要，因為AI行業在迅速技術進展的背景下，須面對倫理含義，尤其是在OpenAI最近因首席執行官Sam Altman的領導問題引發的動盪之後。

在AI中的歧視主動評估

這篇發表在arXiv的研究論文提出了一個主動框架，以評估大型語言模型（LLMs）在金融和住房等高風險情境下的歧視性影響——這一領域隨著AI技術的發展而愈加受到關注。

“雖然我們不支援將語言模型用於高風險的自動決策，但早期風險預測是必要的，”首席作者和研究科學家Alex Tamkin表示。“我們的研究使開發者和政策制定者能夠預見這些問題。”

Tamkin指出現有方法的局限性，強調需要更廣泛的歧視評估技術。“以往的研究往往深入探討有限的應用範疇，”他解釋道。“然而，語言模型用途廣泛，可用於許多領域。我們的目標是創造一種可擴展的方法，適用於更廣泛的使用案例。”

記錄LLMs中的歧視模式

為了分析歧視，Anthropic使用其Claude 2.0語言模型生成了70個多樣化的假設決策場景，包括關鍵決策如貸款批准和醫療獲取，同時有系統地變化年齡、性別和種族等人口因素。

研究顯示Claude 2.0模型存在正向和負向的歧視模式。值得注意的是，該模型對女性和非白人群體表現出正向歧視，但對60歲以上的人則顯示出偏見。

減少歧視的緩解策略

研究的作者呼籲開發者和政策制定者主動解決這些問題。“隨著語言模型能力的擴展，我們的研究使相關方能夠預見和衡量歧視，”他們表示。

提出的減緩策略包括融入強調歧視非法性聲明的內容，以及要求模型具備解釋其推理的能力。這些措施顯著降低了測量到的歧視。

推動AI倫理

這項研究與Anthropic早期針對憲法AI的工作相呼應，該工作為AI模型建立了指導原則，強調有益性、安全性和透明度。Anthropic的聯合創始人Jared Kaplan強調分享這些原則對促進AI界的透明度和對話至關重要。

目前的研究也與Anthropic致力於將AI中的災難性風險降至最低的承諾相連結。聯合創始人Sam McCandlish指出，在確保獨立監督的挑戰中，還需應對AI開發中安全測試的複雜性。

透明度和社區參與

通過發佈這篇論文及相關數據集和提示，Anthropic推動透明度並鼓勵合作，以完善AI的倫理標準。Tamkin指出：“我們的方法促進了對各種社會領域中語言模型應用的預測與探索。”

對於企業的決策者而言，這項研究提供了一個評估AI部署的關鍵框架，確保遵循倫理標準。隨著企業AI領域的演變，挑戰仍然存在：發展能夠在效率與公平之間達成平衡的技術。

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