什么是AI中的算法偏差？
AI中的算法偏差是指算法为、 用于决策可能取决于人类的偏见和社会定型观念， 导致人们因其特征而受到不平等待遇， 例如种族，性别，年龄，收入水平，位置等。这可以通过多种方式表现出来， 包括用于学习机器学习模型的数据集中某些群体的代表性不足， 在模型的预测中不公平地代表这些群体，甚至在实际应用中完全歧视他们。LGBT社区由于其历史上的边缘化，污名化和在世界许多地方的歧视而受到特别的影响，这导致有关LGBT身份和偏好的准确数据的可用性有限。结果，AI中的算法偏见可能会加剧社会不平等并永久歧视LGBT人群。
为什么这对识别和验证LGBT身份很重要？识别和确认LGBT身份的AI系统在促进包容性和平等方面发挥着重要作用。但是，如果这些系统偏向异性恋顺性别者，则它们可能无法准确反映LGBT经验或理解其独特的需求和观点。例如，旨在支持家庭暴力受害者的聊天机器人可能无法识别针对陌生人的虐待行为，或者由于缺乏适当的教育数据而被错误地归类为非受害者。同样，匹配具有相似性取向和性别认同的用户的约会应用程序可能会增加对LGBT人的陈规定型观念和偏见。在最坏的情况下，有偏见的算法可能导致就业、住房、医疗保健、教育和其他领域LGBT人群受到歧视，AI被用来决定他们的生活。
我们如何解决AI中的算法偏差问题?解决算法偏见问题需要一种涉及研究人员、开发人员、决策者和最终用户的多方面方法。研究人员必须努力创建代表不同人群的数据集，包括来自历史上代表性不足的群体，如LGBT社区的数据集。开发人员必须确保他们的模型使用这些不同的数据集进行培训，并避免仅依靠现有的数据集，这些数据集可能会因人为偏见而扭曲。决策者必须制定法律和法规，以防止在决策过程中使用歧视性算法。最终用户还必须意识到存在偏见的潜力，并在向有关当局报告任何歧视桉件时采取主动行动。此外，诸如LGBT利益倡导团体之类的组织可以在提高人们对算法偏见对LGBT社区影响的认识和教育利益相关者方面发挥重要作用。通过共同努力，我们可以创建更具包容性和公平的AI系统，这些系统可以准确识别和确认LGBT身份，而不必延续社会不平等。
AI中的算法偏移对LGBT身份识别和验证有什么影响，这些偏移如何加剧社会不平等？
最近的研究表明，谷歌、Facebook和Twitter等公司使用的算法可能会延续现有的社会不平等现象，因为它们如何在数据集中对性取向和性别认同进行分类。这可能导致识别为LGBTQ+的人的信息不准确或不完整，从而导致缺乏代表性并使他们的身份无效。