Эхо Прошлого: Как Расовые Предубеждения Проникают в Новостные Алгоритмы

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что системы искусственного интеллекта, используемые в журналистике, могут невольно воспроизводить устаревшие расовые стереотипы, унаследованные от исторических данных.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Со временем наблюдается изменение в употреблении терминов «blacks» и обозначения «black», что указывает на эволюцию лингвистических норм и семантических предпочтений в данной области.

Анализ показывает, что модели классификации текста, обученные на архивных новостных корпусах, могут содержать и увековечивать исторически сложившиеся расовые предубеждения, требуя тщательного аудита и контроля данных.

Несмотря на стремительное внедрение искусственного интеллекта в журналистику, исторически сложившиеся предубеждения, заложенные в обучающих данных, остаются серьезной проблемой. В работе ‘Impacts of Racial Bias in Historical Training Data for News AI‘ исследуется, как модели классификации текста, обученные на архивных корпусах новостей, могут воспроизводить устаревшие расовые стереотипы. Анализ показал, что метки, отражающие расовую принадлежность, могут функционировать как детекторы расизма, но демонстрируют неадекватную работу с современными событиями, например, в освещении протестов Black Lives Matter или антиазиатской ненависти во время пандемии. Как обеспечить беспристрастность ИИ-инструментов в новостных медиа и минимизировать риск увековечивания исторических предубеждений в современном информационном пространстве?

Иллюзии объективности: скрытые предубеждения в машинном обучении

Все большее влияние на формирование общественного мнения оказывают новостные инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта, такие как автоматическое реферирование и системы персональных рекомендаций. Эти технологии, активно внедряемые в информационное пространство, способны не просто агрегировать новости, но и определять, какие материалы увидят пользователи, формируя тем самым их представление о текущих событиях. Поскольку алгоритмы ИИ анализируют огромные объемы текстовой информации, их способность объективно оценивать факты и избегать предвзятости становится критически важной. В результате, даже незаметные нюансы в алгоритмах и данных могут приводить к усилению существующих стереотипов и искажению восприятия реальности, что подчеркивает необходимость тщательного анализа и контроля над работой подобных систем.

Современные системы искусственного интеллекта, используемые для обработки новостного контента, такие как автоматическое реферирование и персонализированные рекомендации, в значительной степени полагаются на большие языковые модели. Однако, эти модели обучаются на огромных массивах исторических данных, которые неизбежно содержат заложенные в них социальные предрассудки и стереотипы. В результате, система может непроизвольно воспроизводить и усиливать устаревшие или дискриминационные взгляды, отражая исторические искажения и предвзятости, присутствующие в исходных данных. Таким образом, объективность и нейтральность, декларируемые как преимущества ИИ, оказываются под угрозой, поскольку система, по сути, наследует и транслирует существующие в обществе предубеждения.

В контексте современных систем классификации текстов, использование устаревшей и проблематичной терминологии, такой как метка “blacks”, ярко демонстрирует, как исторически обусловленные предрассудки могут быть увековечены и усилены искусственным интеллектом. Данная метка, отсылающая к устаревшему и оскорбительному языку, не просто отражает прошлые ошибки, но и активно воспроизводит их в процессе анализа и категоризации информации. Подобные лингвистические артефакты, встроенные в алгоритмы, приводят к искажению восприятия реальности и могут способствовать закреплению негативных стереотипов в общественном сознании. Использование подобных терминов в классификаторах указывает на недостаточную критическую оценку обучающих данных и подчеркивает необходимость тщательной фильтрации и пересмотра лингвистических моделей, чтобы обеспечить справедливость и непредвзятость автоматизированных систем обработки информации.

Исследование выявило тревожную закономерность в работе систем классификации новостных статей: существует сильная корреляция, достигающая 0.82, между упоминанием слова “blacks” в тексте и автоматическим присвоением статье метки “blacks”. Это означает, что сам факт употребления данного устаревшего и проблематичного термина становится определяющим фактором для классификации, а не содержание самой статьи. Такая тесная связь указывает на глубоко укоренившуюся ассоциацию внутри алгоритма, где язык прошлого не только сохраняется, но и активно влияет на текущую оценку информации. Данный феномен демонстрирует, как предвзятость, заложенная в обучающие данные, может быть воспроизведена и усилена искусственным интеллектом, приводя к искажению восприятия и увековечиванию стереотипов.

Анализ LIME выявил, что для предсказания класса 'чёрные' наибольшее влияние оказывают слова с отрицательным весом (зелёный цвет), указывающие на их вклад в подтверждение этого класса, и слова с положительным весом (красный цвет), свидетельствующие об их вкладе в отрицание. — Анализ LIME выявил, что для предсказания класса ‘чёрные’ наибольшее влияние оказывают слова с отрицательным весом (зелёный цвет), указывающие на их вклад в подтверждение этого класса, и слова с положительным весом (красный цвет), свидетельствующие об их вкладе в отрицание.

Вскрытие классификатора: механизмы предвзятости

Многоклассовый классификатор, обученный на корпусе New York Times Annotated Corpus, использует Google News Word2Vec для представления текста. Word2Vec представляет каждое слово в виде вектора фиксированной длины в многомерном пространстве, где слова с похожим контекстом располагаются ближе друг к другу. Этот метод позволяет классификатору улавливать семантические отношения между словами и использовать их для определения тематической принадлежности новостных статей. В процессе обучения, векторные представления слов используются для создания векторного представления всей статьи, которое затем используется для предсказания соответствующих тематических меток. Использование предварительно обученной модели Word2Vec, такой как Google News Word2Vec, позволяет классификатору использовать знания, полученные из большого корпуса текстов, что повышает его точность и эффективность.

Аудит алгоритма классификатора новостных статей, обученного на корпусе New York Times Annotated Corpus, выявил наличие исторических предубеждений, влияющих на категоризацию материалов. Анализ показал, что алгоритм демонстрирует смещение в процессе присвоения тематических меток, отражая существующие в данных шаблоны и предрассудки. Данное смещение проявляется в неравномерном распределении вероятностей для определенных категорий, а также в повышенной склонности к ассоциации определенных тем с конкретными группами или событиями, что может приводить к искажению восприятия информации и усилению стереотипов.

Анализ классификатора новостных статей, обученного на корпусе New York Times Annotated Corpus, выявил связь тематической метки “blacks” с заложенными в данных расовыми предрассудками. Это проявляется в том, что классификатор, обрабатывая текст, может неявно усиливать существующие стереотипы и предубеждения, отраженные в обучающем наборе данных. Данное явление демонстрирует, как алгоритмы машинного обучения, даже при отсутствии явной предвзятости в коде, способны воспроизводить и усиливать социальные предрассудки, присутствующие в данных, используемых для обучения.

В обучающем корпусе New York Times Annotated Corpus метка ‘blacks’ (обозначающая статьи, связанные с афроамериканцами) была представлена в 1.2% всех статей, что составляет 22 332 статьи. Данный объем данных указывает на значительное присутствие этой категории в корпусе и, как следствие, потенциальное влияние на процесс классификации новостных статей. Непропорциональное представление данной метки, в сравнении с другими тематическими категориями, может приводить к смещениям в работе классификатора и усилению существующих предвзятостей при автоматическом определении тематики новостных материалов.

Методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI), такие как LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), позволяют проанализировать процесс принятия решений классификатором и выявить проблемные ассоциации. LIME приближенно моделирует поведение сложной модели в локальной окрестности конкретного входного примера, определяя, какие признаки оказывают наибольшее влияние на предсказание. Это позволяет исследователям понять, почему классификатор отнес статью к определенной тематической категории, и идентифицировать признаки, которые могут быть связаны с предвзятостью или нежелательными ассоциациями. Анализ с помощью LIME предоставляет информацию о логике работы классификатора, что необходимо для выявления и устранения потенциальных ошибок и предвзятостей в его работе.

Диаграммы размаха показывают распределение предсказанных вероятностей отнесения к классу 'чёрная метка' для каждого набора данных, при этом нижняя диаграмма отображает только предсказания с вероятностью больше нуля для лучшей наглядности. — Диаграммы размаха показывают распределение предсказанных вероятностей отнесения к классу ‘чёрная метка’ для каждого набора данных, при этом нижняя диаграмма отображает только предсказания с вероятностью больше нуля для лучшей наглядности.

Оценка предвзятости в медиапространстве: сравнительный анализ

Для проведения всестороннего анализа контента был использован набор статей, помеченных тематической меткой ‘blacks’ (афроамериканцы). Данный подход позволил исследовать частоту упоминаний и контекст использования данной метки в различных источниках новостей. Выборка включала статьи из афроамериканских СМИ, общенациональных СМИ США, а также материалы, посвященные движению Black Lives Matter. Анализ проводился с целью выявления закономерностей и расхождений в категоризации новостного контента классификатором, что позволило оценить потенциальную предвзятость и смещения в процессе автоматической обработки текстовой информации.

Для оценки работы классификатора использовались три набора данных: новостные материалы американских СМИ, ориентированных на афроамериканскую аудиторию (Black US Media), общенациональные американские СМИ (US National Media) и статьи, посвященные движению Black Lives Matter. Выбор этих наборов данных обусловлен необходимостью комплексного анализа, позволяющего выявить потенциальные смещения в классификации контента в зависимости от источника и тематической направленности публикаций. Сочетание мейнстримных и альтернативных источников обеспечило возможность оценки чувствительности классификатора к различным точкам зрения и опытам.

Проведенный контент-анализ позволил выявить закономерности и расхождения в категоризации новостного контента классификатором для различных источников. Анализ показал, что вероятность предсказания, присваиваемая классификатором, различается в зависимости от набора данных для оценки: набор C (афроамериканские СМИ США) демонстрирует более низкие значения по сравнению с другими наборами данных (национальные СМИ США и статьи, связанные с движением Black Lives Matter). Это указывает на потенциальное отклонение в работе классификатора и возможную предвзятость в отношении различных медиа-источников, что требует дальнейшего изучения и корректировки алгоритмов категоризации.

В процессе обучения классификатора, из общего объема американских новостных статей (9,317 экземпляров), метка ‘blacks’ была присвоена 0.5% случаев. Данный показатель отражает частоту упоминания или отнесения материалов к данной тематической категории в обучающем наборе данных, и является важным параметром при оценке потенциальных смещений или предвзятости в работе классификатора при анализе новостного контента, касающегося афроамериканской тематики в США.

Анализ распределений вероятностей предсказаний показал значительные различия между оценочными наборами данных. В частности, набор С (Black US Media) демонстрировал более низкие оценки вероятности по сравнению с другими наборами, включая национальные СМИ США и материалы, связанные с движением Black Lives Matter. Данное расхождение указывает на возможный сдвиг в согласованности модели (alignment drift) и потенциальную предвзятость в ее работе при анализе контента из различных источников медиа. Низкие оценки вероятности для набора С могут свидетельствовать о том, что классификатор менее уверенно определяет тематическую принадлежность статей, публикуемых в афроамериканских СМИ, что требует дальнейшего исследования и корректировки модели для обеспечения справедливой и точной оценки контента из различных источников.

Анализ как основных, так и альтернативных источников информации позволил исследователям оценить чувствительность классификатора к различным точкам зрения и опыту. Использование широкого спектра медиа-источников, включая как национальные, так и издания, ориентированные на афроамериканскую аудиторию, обеспечило возможность выявления смещений в классификации контента, связанных с особенностями освещения событий и представлением различных социальных групп. Данный подход позволил оценить, насколько адекватно классификатор отражает разнообразие мнений и перспектив, представленных в медиапространстве, и выявить потенциальные искажения, связанные с преобладанием определенных нарративов.

Эволюция предвзятости: проблема устаревающих данных

Временной сдвиг представляет собой серьезную проблему для современных языковых моделей, поскольку значение и употребление слов постоянно меняется с течением времени. Данные, на которых обучалась модель в прошлом, могут устареть и не отражать текущие лингвистические нормы и социокультурные реалии. Это приводит к тому, что модель может выдавать некорректные или неуместные результаты, основанные на устаревшей информации. Например, термины, ранее считавшиеся нейтральными, могут приобрести негативную коннотацию, или наоборот, новые слова и выражения могут не распознаваться системой. Постоянное обновление обучающих данных и адаптация моделей к меняющемуся языковому ландшафту являются критически важными задачами для обеспечения их актуальности и точности.

Сохранение предвзятой лексики в классификаторах представляет собой серьезную проблему, поскольку она способна укоренять и усиливать вредные стереотипы, а также усугублять существующее неравенство в обществе. Автоматические системы, обученные на данных, содержащих предвзятые выражения, могут неосознанно воспроизводить и распространять дискриминационные убеждения, влияя на принятие решений в различных областях, от найма на работу до оценки кредитоспособности. Например, классификатор, обученный на текстах, где определенные профессии традиционно ассоциируются с конкретным полом, может демонстрировать гендерную предвзятость при обработке новых данных. Это, в свою очередь, может приводить к несправедливым результатам и усугублять социальную несправедливость, формируя предвзятое восприятие и ограничивая возможности для определенных групп населения. Таким образом, выявление и устранение предвзятости в классификаторах является критически важной задачей для обеспечения справедливого и равноправного доступа к информации и возможностям.

Для смягчения рисков, связанных с предвзятостью в языковых моделях, необходим постоянный мониторинг их работы и регулярное переобучение с использованием актуальных наборов данных. Простое удаление предвзятых данных недостаточно; требуется активное отслеживание изменений в языке и социальных нормах, чтобы модели не воспроизводили устаревшие или вредные стереотипы. Вместе с тем, разрабатываются более совершенные методы выявления предвзятости, способные обнаруживать тонкие и скрытые проявления, которые ранее оставались незамеченными. Эти методы включают в себя анализ семантических представлений, оценку справедливости различных групп населения и разработку метрик, учитывающих контекст и нюансы языка. Постоянное совершенствование этих подходов — ключ к созданию более справедливых и надежных систем искусственного интеллекта.

Создание справедливой и осведомленной информационной среды требует последовательных усилий по устранению предвзятости в системах обработки языка. Неустранение этой проблемы приводит к увековечиванию вредных стереотипов и усугублению социального неравенства, что подрывает доверие к информации и ограничивает возможности для равноправного участия в цифровом пространстве. Обеспечение беспристрастности алгоритмов не только способствует более объективному представлению информации, но и позволяет создавать более инклюзивные и надежные инструменты для обучения, коммуникации и принятия решений. В конечном счете, инвестиции в методы выявления и смягчения предвзятости являются необходимым условием для построения цифрового будущего, в котором информация служит инструментом расширения возможностей и прогресса для всех.

Исследование демонстрирует, что системы классификации текста, обученные на исторических новостных корпусах, могут невольно воспроизводить устаревшие расовые предубеждения. Данный феномен подчеркивает необходимость тщательного аудита алгоритмов и критической оценки данных, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта в современной журналистике. В этом контексте, слова Винтона Серфа приобретают особую значимость: «Интернет — это великий уравнитель, но только в том случае, если у всех есть доступ». Это справедливо и для данных: предвзятые данные нивелируют потенциал выравнивания возможностей, который может предложить искусственный интеллект, создавая иллюзию объективности при сохранении исторических искажений.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и любое другое вмешательство в сложную систему, лишь обнажает границы собственного понимания. Обнаружение запечатленных в исторических корпусах расовых предубеждений — не триумф, а констатация очевидного. Система, требующая инструкций по выявлению собственной предвзятости, уже проиграла. Будущие исследования неизбежно столкнутся с вопросом: достаточно ли просто обнаружить предвзятость, или необходимо стремиться к созданию принципиально новых методов, не опирающихся на наследие ошибок? Простое “сглаживание” симптомов не устраняет болезнь.

Наиболее сложная задача — не в разработке более изощренных алгоритмов аудита, а в признании ограниченности самой идеи “нейтрального” языка. Любая классификация, любое упрощение — это акт субъективного выбора. Попытка “очистить” корпус от предвзятости — это, по сути, навязывание современной морали прошлому. Понятность — это вежливость, но и признак лени. Более глубокий анализ должен сосредоточиться на понимании механизмов формирования и закрепления предрассудков в языке, а не просто на их статистическом выявлении.

В конечном итоге, ценность подобных исследований заключается не в создании идеальных алгоритмов, а в осознании собственной некомпетентности. Система, требующая постоянной коррекции, всегда будет несовершенной. Стремление к ясности — это не попытка решить все проблемы, а признание их неразрешимости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16901.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-19 23:49