人工智慧（AI）在東南亞不再是一項新興技術。該地區的國家正積極採用人工智慧系統，涵蓋從智慧城市監控到信用評分應用程式，承諾更多的金融包容性。

但越來越多的傳言稱，這種對自動化的輕率追求已經超越了道德製衡。籠罩在精確性和客觀性的光輝承諾之上的是演算法偏差的幽靈。

人工智慧偏見是指自動化系統產生的情況歧視性結果由於技術限製或底層資料或開發過程的問題。這可能會傳播不公平的偏見針對弱勢群體。

例如，經過訓練的臉部辨識工具主要出現在白人臉上識別東南亞人的準確度可能大大降低。

隨著東南亞試圖進入自動化決策的新領域，本文深入探討了日益高漲的異議聲音，質疑東南亞人工智慧的崛起是否會讓邊緣化社群進一步落後。

偏見如何造成歧視

在東南亞，人工智慧偏見的普遍存在有多種形式，例如有缺陷的語音和圖像識別，以及有偏見的信用風險評估。

這些演算法偏差往往會導致不公正的結果，對少數族裔群體產生不成比例的影響。

印尼的一個著名例子就證明了這一點。基於人工智慧的職位推薦系統無意中被排除在外的女性來自某些工作機會，這是數據中根深蒂固的歷史偏差的結果。

該地區的多樣性，包括多種語言、膚色和文化差異，在依賴以西方為中心的訓練資料的人工智慧模型中經常被忽視或不準確地體現。

因此，這些通常被認為是中立和客觀的人工智慧系統無意中延續了現實世界的不平等，而不是消除它們。

倫理影響

東南亞技術的快速發展為人工智慧應用帶來了重大的倫理挑戰，這在很大程度上是由於自動化和其他先進技術的採用速度極快。

這種快速採用超越了道德準則的製定。

當地對人工智慧開發的參與有限，導致重要的區域專業知識被邊緣化，並擴大了民主赤字

「民主赤字」是指公眾缺乏對人工智慧決策的參與——政府在沒有諮詢受影響社區的情況下推出臉部辨識就是一個例子。

例如，原住民群體如阿埃塔在菲律賓已經被邊緣化，並且可能面臨來自不受控制的自動化的特殊威脅。如果沒有農村原住民社區的數據或投入，他們可能會被排除在人工智慧機會之外。

同時，有偏見的資料集和演算法可能會加劇歧視。這該地區的殖民歷史原住民社區演員的持續邊緣化顯著的陰影。

不加批判地實施自動化決策，而不解決潛在的歷史不平等以及人工智慧強化歧視模式的可能性，引發了深刻的道德關切。

監管框架落後於技術實施的快速步伐，導致脆弱的民族和農村社區不得不在沒有追索權的情況下應對有害的人工智慧錯誤。

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