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Speciesist bias in AI: a reply to Arandjelović | SpringerLink
Source: link.springer.com
Article summary:
1. 文章指出AI中存在物种主义偏见，特别是在训练计算机视觉算法的图像数据集中存在代表性或采样偏差。这些偏差导致图像识别模型持续传播关于农场动物典型生活条件的刻板印象和误解，阻碍了人们对农场动物生活质量的真相的了解。
2. 文章反驳了批评者对于AI模型在分类工厂农场动物和自由环境动物时准确率显著下降的观点。即使两种情景下的识别条件确实存在差异，这并不意味着AI模型显示的内容没有伦理问题。文章认为，在AI伦理领域，图像识别模型在不同人群中的表现是一个非常重要且受关注的话题，即使可以解释这种偏见，也不能改变它具有不良伦理影响和需要修复的观点。
3. 文章还研究了词嵌入算法和语言模型中存在的物种主义倾向。通过使用GloVe或Word2Vec等大规模语言模型训练的文本语料库，发现农场动物与负面术语（如“丑陋”、“原始”、“憎恨”等）密切相关，而伴侣动物和非伴侣动物（如狗、猫或鹦鹉）与正面概念（如“可爱”、“爱”、“人格”或“家庭化”）相关。文章反驳了批评者关于伴侣动物被选择为可爱的观点，并指出通过给个体赋予积极形容词并不意味着降低其道德价值。文章认为，如果我们将特定的积极态度更多地赋予一组而不是另一组，就会延续结构性歧视，并可能导致对与积极形容词相关联的群体假定道德优越性。
Article analysis:
这篇文章主要回应了Arandjelović对他们关于AI中物种主义偏见的调查的批评。然而，这篇文章在许多方面存在问题。
首先，文章指出图像数据集存在代表性或采样偏差，并且这些偏差会传播到计算机视觉模型中。然而，文章没有提供足够的证据来支持这一点。它只是简单地声称ImageNet等数据集中包含大量农场动物的图片，并且这些图片主要展示它们在自由放养环境中的样子。但是，文章没有提供任何具体数据或研究来支持这个说法。因此，他们的结论缺乏可信度。
其次，文章试图将对农场动物生活条件的描绘与对人类进行不当描绘进行比较。然而，这种比较是不合适和荒谬的。人类行为如性行为、虐待等与农场动物生活条件之间存在明显的差异和道德考量。将它们放在一起进行讨论是不恰当的，并且无法提供有力的论据来支持作者所提出的观点。
此外，文章还试图通过引用其他领域（如人脸识别算法）中存在的偏见来支持他们的观点。然而，这种类比是不恰当的。不同领域中的偏见和道德问题具有不同的背景和影响。将它们简单地套用到AI中存在的物种主义偏见上是片面和无根据的。
最后，文章没有充分考虑到可能存在的风险和反驳观点。他们只关注了农场动物生活条件被错误描绘所带来的负面影响，而忽视了其他可能存在的因素。例如，如果将农场动物生活条件过于真实地展示给消费者，可能会导致更多人选择素食或改变饮食习惯，从而对整个农业系统产生重大影响。这种风险应该被平等地考虑，并且不能仅仅从一方面进行论述。
总之，这篇文章存在许多问题，包括缺乏证据支持、片面报道、无根据的类比、缺失的考虑点以及未探索的反驳观点等。它没有提供足够的证据来支持其主张，并且忽视了其他可能存在的因素和风险。因此，读者应该对其中提出的观点保持怀疑，并寻找更全面和客观的信息来做出判断。