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人工智慧複製人類偏見,AI 與性別議題間的拉扯——高醫大性別所余貞誼專訪

110/02/26 瀏覽次數 1550

2018 年,亞馬遜宣布停止使用 AI (artificial intelligence)篩選求職履歷,因為從招聘結果看來,這個 AI 居然嚴重的偏好男性。

一個好好的 AI,哪裡學來性別歧視的壞毛病? 從人身上啊。(設計對白)(圖/Pixabay)

一個好好的 AI,哪裡學來性別歧視的壞毛病? 從人身上啊。(設計對白)(圖/Pixabay)  

2006 年機器學習演算法 (machine-learning algorithm) 突破瓶頸,讓人工智慧在某些情況,足以模擬人類的判斷,提供資訊解讀加速作業流程,如影像診斷、關鍵字判讀、資訊推薦、外文翻譯等。此外亦常見以演算法處理排序、挑選內容、過濾資訊等工作,經手人們的決策與信息流通。但快速便捷的同時,多數人不假思索信賴的演算法,也可能會反映強化已經存在的價值偏差,甚至夾帶嚴重的歧視偏見。

如同開頭的案例,2018 年亞馬遜的 AI 演算法以過去十年間招聘資料進行訓練,最終演算法「忠實」呈現了招聘男女不平均,由於難以確保該演算法對於性別的公平性,亞馬遜只得棄用。1也有資料學家指出,許多商用的臉孔辨識系統擅長辨識白人男性,換個性別膚色就會失靈。2這些偏差的起因,都與訓練資料的取樣偏誤有關。如何在導入應用之前,發覺演算法失靈以避免可能的不公,將是未來科技社會發展的重要課題。3

用上人工智慧之前:用在哪?該怎麼用?

而除了前述源自訓練資料造成的不公,如人工智慧這類科技工具該用在何處,該如何設計才能稱得上妥適,也存在探討的空間。

余貞誼認為,人臉辨識科技應用的解讀魔鬼藏在細節裡,需要深刻探究背後的執行與設計邏輯。(圖/曹盛威攝)

余貞誼認為,人臉辨識科技應用的解讀魔鬼藏在細節裡,需要深刻探究背後的執行與設計邏輯。(圖/曹盛威攝)

最新的一個爭議案例,發生在印度北方邦的首府勒克瑙(Lucknow)。當地政府規劃於今(2021)年在已知的 200 個性騷擾熱點設立監視錄影器,佈署 AI 人臉辨識進行監看,偵測女性出現困擾表情,即傳送警報予警察局。4

「第一個顧慮的點,是要如何辨認什麼是被性騷擾後不適或是驚恐的表情?」余貞誼認為,這類科技應用的解讀魔鬼藏在細節裡,需要深刻探究背後的執行與設計邏輯。

印度率先於各國考慮採用 AI 於性騷擾事件,背景脈絡與其 AI 人才的發展息息相關。成功前例便有 2018 年 4 月印度警方使用臉部辨識軟體,根據婦女和兒童發展部(The Ministry of Women and Child Development)與失蹤兒童追蹤網站(Track Child)提供的照片,在四天之內追蹤到將近 3000 名失蹤兒童的紀錄。5爾後也傳出意圖打造全球最大的臉部辨識系統於刑事系統中,因此有此應用構想確實有跡可循。

但是此次應用人臉辨識系統於警方的監視錄影機,很多執行細節並未審慎考量。非政府組織網路自由基金會(Internet Freedom Foundation)就指出,監看臉部表情並不妥當,除了極可能失誤判斷,也形同監視路過女性的一舉一動。

余貞誼分析,透過官方演算法篩選「受威脅」的女性表情,等同認定這類的事件存在固定的「被害者」形象,除了疏於保護「不夠典型」的受害者,也可能變相為另一種受害人責怪的材料,強化助長「理想受害者」的形象。

「用這樣子的方法,會帶來的爭議比解決的問題還要多。」余貞誼指出,公權力錯誤的使用,視同將此演算法所得的結果視為「證據」,有可能導致惡性循環迴圈 (pernicious feedback loop),從出發點即隱含了歧視觀點,並持續強化歧視觀念。政府單位使用演算法需要審慎評估其後果。

官方演算法篩選「受威脅」的女性表情,除了疏於保護「不夠典型」的受害者,也可能強化「理想受害者」的刻板印象。(圖/Pexels)

官方演算法篩選「受威脅」的女性表情,除了疏於保護「不夠典型」的受害者,也可能強化「理想受害者」的刻板印象。(圖/Pexels)

印度本次的爭議中,選擇攝影機「看向誰」本身,就已經體現了權力立場,無論是偵測哪個性別,如此的設計都存在著嚴重瑕疵。而更多的問題還包括:這類公權力涉入的演算法,被觀看、紀錄、分析的人本身,其隱私資料是否有受到足夠的哪些保護?有哪些人可以接觸到資料?收集的資料是否有足夠的保護設計?這些都是未來任何牽涉廣泛的科技方案,無論是設計者或是使用者,都必須要審慎考慮的問題。

看見科技中的性別議題:誰的設計,誰能得利?

數位科技產品推出,設計者往往難以意識自身經驗的偏差,而使用者也有可能後知後覺。該如何察覺數位產品中可能存在的偏差?余貞誼介紹了《數據女性主義》(Data feminism,暫譯)6 裡提出的七個原則,由提問來檢視科技產品中的權力:是誰(或不是誰)從事相關技術工作?哪些族群的目標具有優先性?誰會從中獲利?又會有誰因此受忽略或傷害?

「要先問出『誰』,這個關鍵問題。」余貞誼認為,由此可一窺各種特權,包括了性別議題,如何融入數據產品。

舉例來說,性愛機器人 (Sex Robot) 的爭議,很明顯可以反映出優先以男性視角為中心的產品設計。最早推出的性愛機器人如美國公司 Realbotix 的 Harmony ,其設計服務的對象明顯是異性戀白人男性,除了存在固化的性別腳本,也有科學家指出可能會帶來心理與道德上的隱憂。7

光是決定優先推出的產品、是怎樣的樣貌,就反映了某種權力分配的議題。

設計者優先考慮自己的視角無可避免,但如此一來,蓬勃發展的 AI 產業就更值得密切關注。2018 年,世界經濟論壇 (World Economic Forum, WEF) 全球性別差距報告,指出全球的 AI 從業人員有 78%為男性組成,性別差距懸殊。AI 快速蔓延各領域應用的此時此刻,如果未能在密切檢視主要由男性視角出發的 AI 應用,將可能擴大既存的性別差距。

那麼,研發 AI 的時候,該如何避免複製社會上常見的不平等呢?

2018年二十國集團女性會議(Women 20, W20)上,全球資訊網基金會(World Wide Web Foundation)提出了運作 AI 的兩個注意事項,以避免帶有性別意識或其他偏見。

首先是應注意訓練資料的平等程度,除了資料的數量,更應該注重質量,尤其檢視樣本中是否存在特定「數據匱乏」(data desert) 的情況,使 AI 缺乏資料無法解讀特定族群。不只性別資料數量應當平均,還包括應納入邊緣與少數族群的資訊。

運作AI 應注意訓練資料的平等程度,除了資料的數量,更應該注重質量。(圖/Pexels)

運作AI 應注意訓練資料的平等程度,除了資料的數量,更應該注重質量。(圖/Pexels)

其次,應該找出系統性的偏誤,利用開放資料與邏輯運算進行修正。透過擴大資訊的透明度、訂定相關守則並且開放其它意見的溝通與監督,才有機會避免系統性的偏誤。如前述亞馬遜的履歷 AI 所根據的資料即具備此類系統性的問題,W20並認為可透過政府單位規範提升 AI 服務的資訊透明度,訂立準則進行監督來修正相關問題。

最後余貞誼補充,由於資料科學家常缺乏對於現場脈絡的理解,《數據女性主義》以及 Google Brain 的數據科學家莎拉‧虎克 (Sara Hooker) ,均提出研發 AI 等數據計畫,應當重視「接地氣」的知識,納入多元參與才有機會打造出更有效、更有創意的方案。

以性別議題做為試金石,避免人工智慧放大歧視的未來

除了 AI 的從業人員應當銘記在心,自身立場可能帶來的偏差,AI 使用者對於資料來源、資訊與現實間的差距,也應當有一定的體認,甚至提供回饋貢獻。舉例來說,於 2009 年發表於 Nature 風靡一時的「Google 流感趨勢預測」(Google Flu Trend),就在後續幾年間被證實沒有預測效力。當演算法採取間接資料做出推論,使用者對於原始資料與演算法屬性應該有足夠的認識,方不至以管窺天差之千里。

討論到 AI、社群媒體或科技將如何型塑我們的未來,余貞誼主張,任何科技發展的後續效應,主要是人群、情境與科技產物互動的綜合效果,不宜輕易落入「科技決定論」。余貞誼曾以關鍵字分析批踢踢的厭女與性別挑釁,認為由於社群媒體的匿名性以及極化特性,容易聚集極端意見,加上與現實間的界線消弱同情心、倫理規範模糊,因而容易聚集呈現激烈的偏見言論。相同的科技物質基礎不見得會出現同樣結果,仍要端看人與情境的最終互動。

近年來,經諸多有識者的關注,科技設計於性別議題的敏感度逐漸增加。Google 在 2020 年 2 月公開宣告, Google Cloud Vision API 取消照片辨識「男性」「女性」性別標籤,希望以此避免對 AI 灌輸性別偏見。89而史丹佛大學歷史系的隆達·希賓格 (Londa Schiebinger) 設立的「性別化創新」網站,也提供科學家與工程師可運用的性別/分析實用方法。如未來設計機器人該如何避免強化性別刻板印象,並列出六種可同時顧及社交投射需求的做法,包括挑戰既有的刻板印象、客製化設計、設計無性別或性別流動的機器人等。10

未來設計機器人應該避免強化性別刻板印象。(圖/Pexels)

未來設計機器人應該避免強化性別刻板印象。(圖/Pexels)

「討論性別,其實就是討論權力,那是一種很具象的『看見權力』的方式。」余貞誼說明從事性別研究的起點,權力有時候很抽象,由性別的角度能協助將之具像化,因而察覺其分佈與影響。

科技需要克服的偏見絕不止於性別,而探討科技如何受人的權力與價值觀影響,性別議題可說是個最好的試金石,讓我們一窺各種決策之下人性、情境、科技的互動。人工智慧最終發展是載是覆,就端看人類的智慧是否足以駕馭這把雙面刃了。

參考資料

  1. 亞馬遜發現招聘用人工智慧系統歧視女性,決定棄用亞馬遜AI徵才歧視女性挨轟- 國際
  2. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018, January). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Conference on fairness, accountability and transparency (pp. 77-91). PMLR.
  3. Courtland, R. (2018). Bias detectives: the researchers striving to make algorithms fair, Nature. Accessed 23 July, 2018. Available: httpa.
  4. 打擊猖獗性犯罪 印度加裝AI監視器偵測女性表情
  5. 印度警方使用人臉辨識技術,在4 天內發現近3000 名失蹤兒童
  6. Book: "Data Feminism"
  7. 暗黑的AI性與愛學者警告:性愛機器人有害- 國際、AI性愛機器人恐危害人類心理與道德專家籲管制[影] | 國際
  8. Google 圖片辨識AI 工具將不再標記男女| TechNews 科技新報
  9. 高雄醫學大學性別研究所:Al 與社會—數據女性主義
  10. http://genderedinnovations.taiwan-gist.net/case-studies/genderingsocialrobots.html#tabs-2
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