Emily Ocasio je na prestižnem tekmovanju Regeneron Science Talent Search 2023 zasedla drugo mesto po oceni medijske pokritosti umorov v Združenih državah Amerike z uporabo umetne inteligence. Pri 18 letih je mlada raziskovalka analizirala vzorce v tisku tako, da je združila demografske podatke z obdelavo besedila. Organizator, družba Society for Science, je potrdila, da je delo prejelo nagrado v višini 175.000 ameriških dolarjev.
Za izvedbo študije je raziskovalka uporabila tehnologijo GPT-3 podjetja OpenAI na skupno 5.000 informativnih člankih. Ta metodologija je naravni jezik razširila na področje družboslovja in razkrila, katere osebne podrobnosti so se pojavljale v poročilih o žrtvah, poroča The Washington Post.
Kako je AI razkrila neenakosti v poročanju medijev o žrtvah nasilja?
Analiza z umetno inteligenco o zgodovinskih arhivihBoston Globe je razkrila izrazite razlike v načinu poročanja glede na raso, spol in starost. Članki o mladih temnopoltih državljanih so vsebovali manj osebnih podrobnosti kot tisti o belih moških. Ta kombinacija demografskih spremenljivk je razkrila sistematično neenakost v ravni kontekstualizacije, ki so jo namenili različnim skupinam.
- Znanstveniki ustvarjajo tkivo iz ovčje volne za pridobivanje pitne vode brez elektrike: delovalo 10 ur brez nabiranja soli
- Morebitni geoglif odkrit z Google Earth v Andih vzbudi arheologe: morda gre za predincaijsko središče obredov
Emily Ocasio descubrió diferencias marcadas en el tratamiento periodístico según raza, género y edad en los archivos históricos del Boston Globe. Foto: Emily Ocasio
Najbolj zaskrbljujoča ugotovitev se nanašala na mladoletnike. Najstniki afriškega porekla so imeli 30 odstotnih točk manj verjetnosti, da bi bili opisani na humanizirajoč način v primerjavi s svojimi belopoltimi vrstniki. “To je zelo velika razlika, ki ima resnično pomembnost v naših življenjih,” je dejala Emily Ocasio za Technical.ly.
El procedimiento combinó registros públicos del FBI sobre homicidios en Massachusetts entre 1976 y 1984 con noticias del Boston Globe. Foto: Emily Ocasio
Metodologija je upoštevala elemente humanizacije pri omenjenih odnosih do družine, interesov ali dela žrtve. Z uporabo tehnoloških orodij je projekt ocenil, ali so objave upodabljale življenje prizadetih še izven samega kriminalnega dogodka. Čeprav zaključki niso samodejno veljavni za sodobno tisk, dokazujejo vlogo algoritmov pri odkrivanju zgodovinskih informacijskih predsodkov.
Kako je potekala celotna analiza Ocasio in katere so ključne točke, ki jih je treba še raziskati?
Postopek je združil uradne FBI registre o umorih v Massachusettsu med letoma 1976 in 1984 z novicami Boston Globe. Ta povezava je demografske podatke žrtev povezana z opisi časopisa. Nato je raziskovalka uporabila umetno inteligenco in obdelavo naravnega jezika za oceno, ali ima posamezen tekst humanizirajoč ali impersonalni ton.
Model GPT-3 podjetja OpenAI je predstavljal jedro metodološkega pristopa dela zahvaljujoč njegovi zmožnosti izvajanja jezikovnih nalog preko pisnih navodil. Študentka je izkoristila to orodje za preučevanje obsežnega novinarskega gradiva, kar je pokazalo inovativno uporabo računalništva v družboslovju, usmerjeno v preučevanje človeškega vedenja in predstavitev različnih skupin.
Po prejemu priznanja je avtorica predlagala ponovitev te metode na bolj nedavnih informativnih zbirkah in na različnih geograških območjih. Takšna širitev si prizadeva preveriti obstojnost pristranskosti v drugih kontekstih. Prav tako je avtorica priznala obstoj robu napak sistema: “Te umetne inteligence niso vedno popolne, prav tako kot ljudje niso popolni.”
