المثليين يواجهون التحيز والتمييز في مختلف المجالات، بما في ذلك التكنولوجيا. الذكاء الاصطناعي (AI) هو أحد هذه المجالات التي تم فيها إحراز تقدم كبير في الحد من هذه التحيزات. ومع ذلك، لا يزال بعضها سائدًا، مما أدى إلى معاملة غير عادلة للمثليين. يناقش هذا المقال الهياكل الحالية لاكتشاف وإزالة التحيزات ضدهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي وفعاليتها. هناك العديد من الهياكل للكشف عن التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي. أحد الأساليب هو شرح البيانات، والذي يتضمن تصنيف البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. وهذا يتطلب خبراء يفهمون الموضوع جيدًا بما يكفي لتحديد أي تحيزات ضمنية أو صريحة قد تكون موجودة فيه. طريقة أخرى هي التدقيق الخوارزمي، الذي يفحص كيفية اتخاذ الخوارزميات للقرارات بناءً على بيانات الإدخال ومقارنة استنتاجاتها بحكم الشخص. تتطلب كلتا الطريقتين موظفين مؤهلين مدربين خصيصًا لتحديد التحيزات ضد المثليين.
بمجرد تحديده، يمكن استخدام الاستراتيجيات لمعالجة التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تتمثل إحدى الاستراتيجيات في إعادة تصميم النظام للقضاء على التحيزات أو الحد منها.
على سبيل المثال، يمكن للمطورين إنشاء نظام لا يعتمد على لغة الجنس أو يعتمد أكثر على الإشارات السياقية بدلاً من الفئات الثنائية. خيار آخر هو استخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تتعلم من مجموعات البيانات المختلفة التي تمثل وجهات نظر مختلفة، مثل تلك الموجودة في مجتمعات LGBT. ومع ذلك، على الرغم من هذه الجهود، لا تزال معالجة التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي صعبة بسبب تعقيد التكنولوجيا المستخدمة. يعتمد معدل النجاح على عوامل مثل نوع وشدة التحيز، وتوافر مجموعات البيانات المختلفة، وتعقيد الأدوات المستخدمة للكشف عن التحيز. علاوة على ذلك، يصعب التعرف على بعض التحيزات لأنها لا شعورية أو مخفية في عمليات صنع القرار المعقدة. في الختام، بينما تم إحراز تقدم في الحد من التحيز ضد المثليين في أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يزال هناك الكثير من العمل لضمان معاملة جميع الأشخاص بشكل عادل بغض النظر عن التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية. تتطلب معالجة هذا الأمر اهتمامًا دقيقًا بالتفاصيل والخبرة والتعاون بين مختلف أصحاب المصلحة، بما في ذلك المطورين والباحثين وصانعي السياسات والمستخدمين.
ما هي الهياكل الموجودة لتحديد ومعالجة التحيز ضد المثليين في أنظمة الذكاء الاصطناعي وما مدى فعالية هذه الاستراتيجيات ؟
غالبًا ما تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات البيانات التي قد تحتوي على معلومات متحيزة، مما قد يؤدي إلى قرارات ونتائج متحيزة. يمكن أن يكون هذا التحيز ضارًا بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بتحديد التوجه الجنسي والهوية الجنسية، حيث قد لا يتمكن الأشخاص من المجتمعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا من الوصول إلى تمثيلات دقيقة ومتنوعة للبيانات.