算法偏差是指当用于招聘、贷款和医疗保健等不同领域决策的算法由于数据输入偏见而可能导致结果不公平时可能出现的偏见。人们越来越担心算法偏见对女同性恋，男同性恋，双性恋，变性者（LGBT）等边缘群体的潜在影响。本文将讨论现有结构，以识别和缓解针对LGBT人的算法偏见以及它们在实践中的有效性。
第一个结构涉及研究用于训练算法的数据源。这确保了学习数据准确反映所服务的人口。例如，如果使用异性恋男性摘要对就业算法进行了培训，则可能会导致针对LGBT申请人的偏见结果。为了避免这种情况，组织可以在其培训数据集中包含代表所有性别，性取向和性别认同的各种数据源。另一种方法涉及在模型设计中使用公平措施。这些指标评估模型是否以相同的方式考虑不同的子组，还是偏爱一个组而不是另一个组。例如，均等度量比较了不同人群中模型的有效性，而不同的影响度量则检测到群体结果之间的任何差异。此外，可以应用后处理技术（例如重新称重或校准）来根据数据集中的组表示来调整输出。此外，可解释性工具可以帮助分析黑匣子模型，并确定可能造成伤害的模式或相关性。通过解释算法的决策过程，这些技术可以检测到可能未被发现的隐藏偏差。可解释性还允许审核算法确保它们不歧视某些组。最后，定期监测和评估算法的性能对于保持其效率至关重要。组织必须不断测试其算法，以测试潜在的偏见，并在需要时进行更改。这可能包括测试算法在不同人群中的性能并将其结果与其他类似系统进行比较。随着社会的发展，监测还有助于发现新的偏见形式。尽管存在这些结构以减轻算法偏见，但其有效性受到限制。首先，由于数据隐私和可用性问题，收集各种数据可能很困难。其次，公平度量不能总是准确反映真实情况，使发现所有类型的歧视更加困难。最后，解释工具需要经验和时间，这可能会限制它们的可用性。总之，识别和缓解针对LGBT个人的算法偏见需要采取多管齐下的方法，包括仔细研究数据来源，在模型开发过程中使用公平措施，使用可解释性工具以及定期监控算法的性能。虽然这些战略提供了防止歧视的一些保护，但需要更多的研究来解决日益多样化的世界中新出现的偏见形式。
有哪些结构可以识别和缓解针对LGBT人的算法偏见，并且在实践中效果如何？
已经提出了许多框架来识别和缓解针对LGBT人的算法偏见。这样的框架之一是信息系统的形式本体论（FOIS），它将本体论定义为"表示特定应用领域的话语领域所需的概念和关系的形式规范"（Ram等，2015）。