ผลสำรวจพบ AI มักมีอคติทางเพศ-วัฒนธรรม กระทบธุรกิจทั้งด้านจริยธรรม-ความรู้สึก
Body
บทความจากนิตยสาร Forbes สะท้อนว่า ระบบ AI ตอนนี้ โดยเฉพาะ LLMs มักสะท้อนอคติทางเพศ-วัฒนธรรมที่แฝงอยู่ในข้อมูลที่ใช้ฝึกสอน ซึ่งสามารถส่งผลต่อความพึงพอใจของผู้ใช้โดยตรง
เช่น คำอธิบายหมอผู้ชายในโมเดล AI มักใช้คำว่า “ฉลาด” หรือ “ทะเยอะทะยาน” ขณะที่หมอผู้หญิงถูกมองว่า “น่าเห็นอกเห็นใจ” หรือ “อดทน” ซึ่งอาจเป็นภาพจำที่ตอกย้ำบทบาททางเพศในลักษณะเหมารวม
นอกจากนี้ การออกแบบผู้ช่วยเสียงอย่าง Siri หรือ Alexa ที่มักเลือกใช้เสียงผู้หญิงเป็นค่าเริ่มต้น ก็เป็นอีกตัวอย่างของอคติทางเพศ เพราะอาจสะท้อนมุมมองของ “ผู้หญิงในบทบาทผู้ช่วย” ซึ่งอาจส่งผลต่อการรับรู้ของผู้ใช้ในระดับลึกโดยไม่รู้ตัว
อคติของ AI ยังส่งผลกระทบทางธุรกิจ หากลูกค้ารู้สึกว่า AI ที่โต้ตอบ มีอคติ หรือเลือกปฏิบัติก็อาจทำให้แบรนด์สูญเสียความไว้วางใจจากลูกค้า โดยเฉพาะในการแปลภาษาที่มีเพศ เช่น สเปน ฝรั่งเศส
ขณะเดียวกัน AI ที่มีอคติอาจเป็นอุปสรรคต่อความก้าวหน้าของพนักงานหญิงในองค์กร โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในการสรรหาหรือประเมินผล
ทั้งนี้ ในบทความชี้ว่า วิธีแก้ไขปัญหานี้ คือการ “red-teaming” ให้มีทีมมองหาจุดบอด และอคติอย่างจริงจัง เพราะการตั้งค่าพื้นฐานอาจไม่พอ
ที่มา- Forbes
P.J Mon, 23/06/2025 - 16:12
Continue reading...
Body
บทความจากนิตยสาร Forbes สะท้อนว่า ระบบ AI ตอนนี้ โดยเฉพาะ LLMs มักสะท้อนอคติทางเพศ-วัฒนธรรมที่แฝงอยู่ในข้อมูลที่ใช้ฝึกสอน ซึ่งสามารถส่งผลต่อความพึงพอใจของผู้ใช้โดยตรง
เช่น คำอธิบายหมอผู้ชายในโมเดล AI มักใช้คำว่า “ฉลาด” หรือ “ทะเยอะทะยาน” ขณะที่หมอผู้หญิงถูกมองว่า “น่าเห็นอกเห็นใจ” หรือ “อดทน” ซึ่งอาจเป็นภาพจำที่ตอกย้ำบทบาททางเพศในลักษณะเหมารวม
นอกจากนี้ การออกแบบผู้ช่วยเสียงอย่าง Siri หรือ Alexa ที่มักเลือกใช้เสียงผู้หญิงเป็นค่าเริ่มต้น ก็เป็นอีกตัวอย่างของอคติทางเพศ เพราะอาจสะท้อนมุมมองของ “ผู้หญิงในบทบาทผู้ช่วย” ซึ่งอาจส่งผลต่อการรับรู้ของผู้ใช้ในระดับลึกโดยไม่รู้ตัว
อคติของ AI ยังส่งผลกระทบทางธุรกิจ หากลูกค้ารู้สึกว่า AI ที่โต้ตอบ มีอคติ หรือเลือกปฏิบัติก็อาจทำให้แบรนด์สูญเสียความไว้วางใจจากลูกค้า โดยเฉพาะในการแปลภาษาที่มีเพศ เช่น สเปน ฝรั่งเศส
ขณะเดียวกัน AI ที่มีอคติอาจเป็นอุปสรรคต่อความก้าวหน้าของพนักงานหญิงในองค์กร โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในการสรรหาหรือประเมินผล
ทั้งนี้ ในบทความชี้ว่า วิธีแก้ไขปัญหานี้ คือการ “red-teaming” ให้มีทีมมองหาจุดบอด และอคติอย่างจริงจัง เพราะการตั้งค่าพื้นฐานอาจไม่พอ
ที่มา- Forbes
P.J Mon, 23/06/2025 - 16:12
Continue reading...