Meta在星期三宣布成立了一个人工智能咨询委员会，只有白人男性。我们还能期待些什麼呢？女性和有色人種幾十年來一直在抱怨被忽視和排除在人工智能的世界中，儘管她們有資格並在這個領域的發展中起著關鍵作用。

Meta尚未立即回應我們有關董事會多樣性的評論要求。

這個新的咨詢委員會不同於Meta的實際董事會和其監察董事會，性別和種族代表較為多樣化。股東並未選舉此人工智能委員會，該委員會也沒有受託責任。Meta告訴彭博社，該委員會將就技術進步、創新和戰略增長機會提供“見解和建議。” 它將“定期”會面。

人工智能咨詢委員會完全由商界人士和企業家組成，而不是倫理學家或具有學術或深入研究背景的人。儘管某些人可能認為現任和前任Stripe、Shopify和Microsoft高管有資格監督Meta的人工智能產品路線圖，因為他們共同推出了大量產品，但已被反覆證明，人工智能不同於其他產品。這是一個高風險的業務，出錯的後果可能影響深遠，特別是對邊緣化群體。

在最近接受TechCrunch採訪時，研究人員Sarah Myers West表示，對於“批判性檢視”生產人工智能的機構以“確保符合公眾需求”至關重要。

她說：“這是一個容易出錯的技術，獨立研究表明，這些錯誤並不平等分佈，它們不成比例地傷害長期承受歧視的社區。” 她表示：“我們應該設定更高的標準。”

女性比男性更有可能遭受人工智能的陰暗面。 Sensity AI在2019年的研究發現，96%的線上人工智能深偽視頻是未經同意的，性暴力視頻。從那時開始，生成式人工智能變得更加普及，而女性仍然是這種侵犯性行為的目標。

在一起2022年一月份的一起知名事件中，泰勒·斯威夫特的未經同意的色情深偽視頻在X上迅速傳播，其中一個最為廣泛的帖子獲得了數十萬次點贊和4500萬次觀看。 歷來，像X這樣的社交平臺在保護婦女免受這些情況的侵害方面失敗 — 但由於泰勒·斯威夫特是世界上最有權力的女性之一，X做了介入，禁止了“泰勒·斯威夫特人工智能”和“泰勒·斯威夫特深偽”等搜索詞。

但如果這種情況發生在你身上，而你並不是全球流行的巨星，那麼你可能沒有運氣。 有許多關於中學和高中生製作同學的明顯深偽視頻的報告。 雖然這項技術已經存在一段時間，但現在更容易接觸 — 你不必具備技術知識才能下載專門宣傳“脫衣”女性照片或將其面孔替換成色情的應用。 事實上，根據NBC的Kat Tenbarge的報導，Facebook和Instagram曾經為一款名為Perky AI的應用程式展示廣告，該應用程式被描述為一種用於製作明確圖像的工具。

兩則廣告中的一條，據聞在Tenbarge警告公司問題之前，逃避了Meta的檢測，展示了名人Sabrina Carpenter和Jenna Ortega因身體被模糊而被催促透過應用程式移除衣物的照片。 這些廣告使用了Ortega在十六歲時的照片。

允許Perky AI進行廣告的錯誤不是一個孤立的事件。 Meta的監察董事會最近展開調查，以了解公司未能處理報告的性暴力、人工智能生成的內容。

讓女性和有色人種的聲音納入人工智能產品的創新是至關重要的。 很長一段時間以來，這些邊緣群體一直被排除在世界改變性技術和研究的發展之外，結果是災難性的。

一個明顯的例子是直到1970年代，婦女被排除在臨床試驗之外，這意味著整個研究領域發展時，沒有理解它將如何影響婦女。 特別是黑人看到了沒有以他們為考量而建立的技術的影響 — 例如，根據喬治亞理工學院2019年的研究，自動駕駛汽車更有可能撞到他們，因為他們的傳感器可能更難檢測到黑人皮膚。

在已經存在歧視性數據的算法只會重複人類訓練它們採納的同樣偏見。 廣泛而言，我們已經看到人工智能系統在就業、住房和刑事司法方面持續並放大種族歧視。 語音助手難以理解各種口音，並經常將非英語為母語的工作標為人工智能生成，因為正如Axios指出的那樣，英語是人工智能的母語。 人臉識別系統更容易將黑人標記為可能與犯罪嫌疑人匹配的對象，而不是白人。

現在正在發展中的人工智能具備關於階級、種族、性別和歐洲中心主義的現有權力結構，這似乎不夠多的領導人在處理這個問題。 相反，他們正在加強它。 投資者、創始人和科技領導者如此關注快速推動事物，以至於他們似乎無法理解生成式人工智能 — 目前最熱門的人工智能技術 — 可能使問題變得更加嚴重，而不是更好。 根據麥肯錫的一份報告，人工智能可能自動完成約一半的不需要四年制學位且年收入超過42,000美元的工作，其中少數族裔工人的占比高。

在這個全球頂尖科技公司之一的全白人男性團隊中，參與這場拯救世界的人工智能競賽，他們如何能夠就只有一個狹窄的人口組成，為所有人提供建議產品，這是值得擔憂的。 想要打造每個人 — 真正每個人 — 都能使用的技術需要付出巨大努力。 事實上，從研究到對交織的社會級理解的理解，實際上構建安全和包容性的人工智能所需的層次如此複雜，以至於這個咨詢委員會似乎很明顯無法幫助Meta實現正確。 至少在Meta表現不佳的地方，可能會出現另一家初創企業。

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