性取向和性别认同之间的关系在人工智能领域及其在各行业的应用中发挥着重要作用。随着越来越多的公司将机器学习算法用于决策过程，人们越来越担心无意的偏见，这种偏见有利于异性恋顺性别个人，而牺牲他人。术语"偏见"是指由于信息不完整或不准确的数据而产生的任何偏见概念或判断。在这种情况下，这意味着某些群体的特征与用于学习AI模型的特征不符，因此处于不利地位。例如，如果该算法是使用直接男性和女性数据集训练的，但排除了同性恋者，那么它很难对LGBT人口做出准确的预测。这导致结果不平等，并加剧了可能对个人和整个社会有害的负面陈规定型观念。
几种机制助长了人工智能系统中对LGBT群体的偏见。其中一种机制是改变数据选择。数据专业人员通常使用大型数据集来教授机器学习模型，但由于缺乏视图或隐私问题，他们可能会排除特定组。另一种机制是算法偏差，其中算法检查现有数据的模式并将其应用于新情况，而无需考虑个别情况。此外，编程语言设计人员可以将人类偏见纳入人工智能中，他们根据他们的世界观进行编码。最后，当评估人员根据预期结果而不是实际结果来衡量模型性能时，测试偏差发生在测试阶段。为了解决这些问题,道德基础必须指导算法的公平发展。道德与指导行为的道德原则和价值观有关。因此，它为创建平等对待所有用户的公平和公平算法提供了指导。例如，开发人员可以在训练数据集时使用显式标准来提供多样性，并在部署AI解决方桉之前进行严格的测试。它们还可以包括实时检测偏差并相应纠正偏差的措施。此外,透明度至关重要,因为用户需要明确解释如何使用其个人信息,以及防止滥用。通过遵循最佳做法，开发人员可以创建包容性产品，使所有人受益，无论性取向或性别认同如何。
人工智能中有哪些机制助长了对男女同性恋、双性恋和变性者群体的偏见，伦理框架如何指导公平的算法发展？
在人工智能中促成对男女同性恋、双性恋和变性者偏见的机制包括提供数据和培训方法，使现有的文化定型观念和偏见永久化。这些因素导致算法基于不完整的信息做出决策，这常常通过限制他们获得资源，服务和机会来边缘化LGBT人群。道德框架可以通过促进AI设计和部署的透明度，问责制和包容性来指导公平的算法发展。