![]() Comentarii Adauga Comentariu _ Sunt basmele corecte? AI ajută la găsirea prejudecăților de gen în cărțile de povești pentru copii![]() _ Sunt basmele corecte? AI ajută la găsirea prejudecăților de gen în cărțile de povești pentru copiiAlbă ca Zăpada, Cenușăreasa și Frumoasa Adormită au mai multe în comun decât originile lor ca figuri clasice din basme și, acum, fac parte din faimoasa listă de personaje Disney. Basmele lor sunt, de asemenea, pline de prejudecăți și stereotipuri de gen, potrivit cercetătorilor în literatură – și acum AI. O echipă de cercetători de la Universitatea Northeastern, Universitatea din California Los Angeles și IBM Research a creat un cadru de inteligență artificială care poate analiza cărțile de povești pentru copii și poate detecta cazuri de părtinire de gen. Cercetările lor au fost publicate pe serverul arXiv preprint. Modul în care basmele descriu și predau lecții, morală și roluri socioculturale copiilor, în special fetelor tinere, a fost discutat în mediul academic și nu numai de zeci de ani. Aceste povești sunt pline de prințese care au nevoie de salvare și de prinți frumoși care sunt acolo să le salveze. Speranța este că instrumentul de verificare a ortografiei, bazat pe inteligență artificială, creat de echipa sa, va fi folosit de scriitori și editori. , precum și cercetători, pentru a crea povești mai incluzive pentru copii, spune Dakuo Wang, profesor asociat la Northeastern și unul dintre cercetătorii proiectului. „Dacă în viitor voi avea o fetiță, Nu vreau ca ea să se simtă descurajată să-și asume acele sarcini sau să învingă acele provocări [sau] să spună, cineva va veni să mă salveze sau nu ar trebui să fie ceva ce aș face ca o fată”, spune Wang. „Dacă putem dezvolta o tehnologie care să detecteze sau să semnaleze automat acele tipuri de prejudecăți și stereotipuri de gen, atunci poate servi cel puțin drept balustradă sau plasă de siguranță nu doar pentru basmele antice, ci și pentru noile povești care sunt scrise și create în fiecare zi astăzi. „ Toată această activitate a început ca parte a cercetării în desfășurare a echipei privind modul în care AI poate ajuta la dezvoltarea abilităților de învățare a limbilor străine pentru copiii mici. Echipa era deja interesată de basmele ca instrumente de învățare a limbilor străine și adunase sute de povești din întreaga lume pentru a le folosi drept „corpus” pentru analiza algoritmului lor. Ei au recrutat un grup de experți educaționali. ––profesori și învățați––să parcurgă poveștile și să creeze o listă de întrebări și răspunsuri care ar ajuta să demonstreze dacă un copil învață din aceste povești. Rezultatul final au fost 10.000 de perechi întrebare-răspuns – și conștientizarea că toate aceste povești, indiferent de unde provin, aveau stereotipuri de gen „încăpățânate și profunde” în ele. Prițesa mănâncă o otravă. Apple, este întemnițată, răpită sau blestemată sau moare și nu are putere să-și schimbe situația. Între timp, personajele masculine – prinți, regi și eroi – ucideau dragoni, rupeau blestemele și salvau prințesa. Cercetări anterioare în acest domeniu s-au concentrat pe ceea ce Wang numește „nivelul superficial” al părtinirii. Asta a însemnat analiza poveștilor și identificarea perechilor de cuvinte sau expresii, cum ar fi „prinț” și „curajos”, care conectează ideile și identitățile în moduri specifice. Dar Wang și restul echipei au vrut să aprofundeze. Ei s-au concentrat pe „lanțuri de evenimente narative temporale”, combinația specifică și ordinea evenimentelor și acțiunilor pe care le experimentează sau le întreprinde un personaj. „De fapt, experiența și acțiunea definesc cine este această persoană, iar acele acțiuni îi influențează pe cititorii noștri cu privire la ceea ce [ei] ar trebui să facă sau nu ar trebui să facă pentru a imita acel personaj fictiv”, spune Wang. Folosind sutele de povești pe care le-au adunat, echipa a creat procese automate pentru a extrage numele și genurile personajelor împreună cu fiecare eveniment. Apoi au aliniat acele evenimente ca un lanț pentru fiecare personaj. De asemenea, au automatizat un proces de grupare a evenimentelor și acțiunilor pe categorii specifice. Fiecare eveniment a fost analizat și i s-a dat un raport de cote, cât de frecvent a fost conectat la un personaj masculin sau feminin. Din cele 33.577 de evenimente analizate în studiu, 69% au fost atribuite personajelor masculine și 31% personajelor feminine. Evenimentele asociate cu personajele feminine erau adesea legate de sarcini domestice precum îngrijirea, curățarea, gătitul și cusut, în timp ce cele pentru personajele masculine erau legate de eșec, succes sau agresivitate. Cu toate aceste informații, Wang și Echipa a creat un instrument de procesare a limbajului natural care ar putea merge dincolo de analizarea evenimentelor individuale pentru a găsi părtinire în lanțurile de evenimente. „Cineva este salvat, apoi se căsătorește și apoi trăiește fericiți pentru totdeauna; alții au ucis monstrul, a salvat-o pe prințesă și a trăit fericiți până la urmă”, spune Wang. „Nu partea „a trăit fericit pentru totdeauna” sau partea „căsătorește-te” sunt diferite. De fapt, evenimentele care au loc înaintea acestor evenimente într-un lanț sunt cele care fac diferența.” Prin automatizarea acestui proces, Wang spune că speră că instrumentul va fi folosit în rândul oamenilor din afara comunității de cercetare care de fapt creează – sau recreează – aceste povești. În acest proces, pot începe să împiedice poveștile să transmită aceste idei învechite și dăunătoare către generația următoare. „Cu instrumentul nostru, ei pot pur și simplu să încarce prima lor versiune nefinalizată într-un instrument ca acesta și ar trebui să genereze un scor sau un metru care indică: „Iată lucrurile pe care poate sau nu doriți să le verificați. Dacă această intenție nu este ceea ce ați dori să exprimați, atunci poate ar trebui să vă gândiți la o rescrie. Iată câteva sugestii'”, spune Wang. În continuare, Wang și echipa plănuiesc să-și extindă activitatea pentru a analiza alte forme de părtinire. De asemenea, vor folosi instrumentul lor pentru a evalua părtinirile altora. AI. Speră să-și folosească algoritmul pentru a analiza dacă ChatGPT are aceleași părtiniri și stereotipuri de gen atunci când creează conținut bazat pe aceste povești. „Propunem că aceasta este de fapt o sarcină, o sarcină pe care comunitatea tehnică poate ajuta de fapt la cucerire", spune Wang. "Nu spunem că metoda noastră este cea mai bună. Spunem doar că metoda noastră este prima care face această sarcină și această sarcină este atât de predominantă. Poate că ar trebui să ne îndreptăm o parte din atenția asupra acestor provocări și sarcini sociale existente.”
Linkul direct catre PetitieCitiți și cele mai căutate articole de pe Fluierul:
|
ieri 23:29
_ Restaurantul Fara Preturi
ieri 21:59
_ Odiseea lui Sidney Homer
ieri 21:57
_ Este timpul să nu mai susținem Ucraina?
ieri 21:57
_ Varşovia va găzdui Supercupa UEFA din 2024
ieri 21:56
_ Căldarea economică care se profilează
ieri 21:55
_ Rickards: „Nu vine, este deja aici”
|
Comentarii:
Adauga Comentariu