Wat is culturele bias in AI?
Culturele bias in kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar de neiging van AI-systemen om voorkeuren of vooroordelen te vertonen die voortkomen uit specifieke culturele contexten. Deze biases ontstaan vaak doordat AI-modellen worden getraind op datasets die een bepaalde culturele achtergrond oververtegenwoordigen. Dit kan leiden tot scheve of onrechtvaardige resultaten in diverse toepassingen.
Culturele bias: Amerikaanse versus Europese versus Chinese perspectieven
De ontwikkeling en implementatie van AI worden sterk beïnvloed door de culturele waarden en normen van de regio’s waarin ze worden ontwikkeld. Hieronder bespreken we een paar voorbeelden waarbij de culturele bias zichtbaar is.
Historische narratieven en bias
Historische gebeurtenissen worden vaak verschillend geïnterpreteerd afhankelijk van de culturele context. Een voorbeeld hiervan is de perceptie van de rol van de Verenigde Staten en Rusland tijdens de Tweede Wereldoorlog. In Amerikaanse geschiedschrijving wordt de nadruk vaak gelegd op de bevrijdende rol van de VS, terwijl in Rusland de immense offers en bijdragen van het Rode Leger centraal staan. Deze uiteenlopende narratieven kunnen onbewust worden ingebed in de datasets die AI-systemen trainen, wat kan leiden tot bevooroordeelde of onvolledige historische analyses door AI.
Verschillende definities van welvaart
Ook de manier waarop welvaart wordt gedefinieerd, varieert tussen culturen. Dit kan invloed hebben op AI-toepassingen in economische analyses. In de VS wordt welvaart vaak gemeten aan de hand van bruto binnenlands product (BBP) en inkomensniveaus. In Europa daarentegen ligt de focus meer op factoren zoals werkgelegenheid, sociale zekerheid en algemeen welzijn. AI-systemen die zijn getraind op Amerikaanse economische data kunnen daardoor minder goed presteren in Europese contexten, waar andere indicatoren van welvaart centraal staan.
De Amerikaanse AI-modellen ChatGPT en Grok
Onderzoek van de Universiteit van Kopenhagen toont aan dat ChatGPT voornamelijk Amerikaanse normen en waarden weerspiegelt, zelfs wanneer het wordt gevraagd naar andere landen en culturen. Dit suggereert dat het model Amerikaanse perspectieven promoot, ongeacht de context.
Grok, ontwikkeld door xAI onder leiding van Elon Musk, werd aanvankelijk gepresenteerd als een alternatief voor ‘woke’ AI-systemen zoals ChatGPT. Desondanks bleek uit tests dat Grok juist progressieve antwoorden gaf op vragen over sociale rechtvaardigheid en klimaatverandering. Dit leidde tot aanpassingen om het model politiek neutraler te maken.
Chinees AI-model: DeepSeek
DeepSeek, ontwikkeld in China, heeft wereldwijd aandacht getrokken vanwege zijn prestaties en open-source karakter. Echter, gebruikers hebben opgemerkt dat DeepSeek sterke pro-Chinese biases vertoont. Bij vragen over gevoelige onderwerpen zoals Taiwan, Tibet of de Tiananmenprotesten, probeert het model deze onderwerpen te vermijden of geeft het antwoorden die overeenkomen met de officiële standpunten van de Chinese overheid. Daarnaast zijn er zorgen geuit over gegevensprivacy, aangezien DeepSeek gebruikersgegevens opslaat op servers in China. Dit roept vragen op over mogelijke toegang door de Chinese overheid.
Praktijkvoorbeelden van culturele bias in AI
Er zijn op verschillende plekken voorbeelden zichtbaar van culturele bias in AI.
- In de gezondheidszorg is culturele bias zichtbaar. AI-systemen die zijn ontwikkeld met data uit westerse populaties kunnen minder nauwkeurige diagnoses stellen bij patiënten uit andere etnische groepen. Dit kan leiden tot ongelijkheden in de gezondheidszorg en verminderde effectiviteit van behandelingen.
- Ook op de arbeidsmarkt kan er sprake zijn van culturele bias. AI-gestuurde sollicitatiesystemen kunnen onbedoeld voorkeur geven aan kandidaten uit bepaalde culturele achtergronden, vooral als de trainingsdata voornamelijk afkomstig zijn uit één specifieke regio. Dit kan de diversiteit en inclusiviteit binnen organisaties beperken.
- Tot slot is in de beeldherkenning culturele bias zichtbaar. Studies hebben aangetoond dat gezichtsherkenningssystemen vaak beter presteren bij het identificeren van individuen uit de dominante culturele groep in de trainingsdata, wat kan leiden tot hogere foutmarges bij minderheidsgroepen. Dit benadrukt de noodzaak voor diverse en representatieve trainingsdatasets.
Aanbevelingen voor het vermijden van culturele bias
Het is duidelijk dat AI-modellen de culturele en politieke context van hun oorsprong weerspiegelen. Amerikaanse modellen zoals ChatGPT en Grok kunnen Amerikaanse normen en waarden bevatten. Dit is natuurlijk niet gek, want de modellen worden ook grotendeels ingeleerd met Amerikaanse data. Ook hier is input gelijk aan output. Ook DeepSeek laat uitgesproken zien biases die overeenkomen met de officiële standpunten van de Chinese overheid.
Dit onderstreept het belang van bewustzijn en kritische evaluatie bij het gebruik van AI-systemen, vooral wanneer ze worden ingezet in diverse culturele en politieke contexten. Gebruikers en ontwikkelaars moeten zich bewust zijn van de inherente biases in AI-modellen en streven naar transparantie en eerlijkheid in hun toepassingen. Houd rekening met deze tips:
- Zorg ervoor dat datasets representatief zijn voor diverse culturele en demografische groepen om een breder scala aan perspectieven en ervaringen te omvatten.
- Betrek teams met uiteenlopende culturele achtergronden bij de ontwikkeling en implementatie van AI-systemen om verschillende perspectieven en potentiële biases te identificeren en aan te pakken.
- Voer regelmatig audits en evaluaties uit op AI-systemen om eventuele culturele biases te detecteren en te corrigeren, en om de rechtvaardigheid en effectiviteit van de systemen te waarborgen.
Door bewust om te gaan met culturele biases en proactieve maatregelen te nemen, kunnen we AI-systemen ontwikkelen die eerlijker en effectiever zijn in diverse culturele contexten. Naast culturele Bias zijn er meer vormen van bias in AI.
Ondertussen is Nederland ook al een aantal jaar bezig met het ontwikkelen van een eigen AI-model. We zijn erg benieuwd naar de ontwikkelingen!
