酷儿化身，身份流动性和时间多元性对人工智能算法如何解释和预测人类行为提出了重大挑战。这些独特的观点可能不适合预定义的类别，也可能不符合既定规范，这可能导致预测准确性错误。随着越来越多的人了解这些问题并在算法开发中主张更广泛的视角，重要的是要了解奇怪的身份如何塑造机器从数据中学习的方式。
考虑实施经验。酷儿经常通过消除男性和女性特征之间的界限来挑战传统的性别二元性。这种流动性可能会混淆依赖二元分类的机器学习模型，例如"男性"和"女性"。
如果一个人表示自己是非二进制的，但使用它们/他们的代词，则开发用于分析语言模型的算法可能会误解其性别。变性人也是如此，他们的身份随着时间的推移而变化，打破了稳定特征的假设。此外，一些陌生人可能根本不认同任何特定的性别，这使分类更加困难。
考虑个性流动性。许多酷儿不遵守严格的标签，例如异性恋，同性恋，双性恋或无性。取而代之的是，他们的性取向和吸引力是细微差别的，根据背景或经验随着时间的推移而变化。这种流动性可能会使AI系统难以准确预测偏好或行为，尤其是当这些系统依赖于过去交互的历史数据时。同样，一夫多妻制关系涉及多个伴侣，他们可能会随着时间的推移而改变，挑战一夫一妻制和承诺的假设。时间复数是指奇怪的时间经历可能与基本期望有何不同。有些陌生人可能会以不同的速度在时间上移动或以不同的方式感知，而另一些人则会经历不规则的事件。这可能导致预测建模困难，因为算法难以考虑非常规的时间结构。一些陌生人遭受了创伤或虐待，这可能会影响他们及时看待自己的方式。为了解决这些问题，研究人员必须扩大其数据集的范围，以包括不同的观点，并考虑组织信息的替代方法。他们还必须开发能够提供更多灵活性和适应不断变化的环境的算法。通过认识到酷儿社区的独特观点和经验，我们可以创建更准确和包容的机器学习模型，从而更好地反映人类现实。
化身，身份流动性和时间多元性为AI预测建模的假设带来了重大挑战。通过认识到算法设计中的酷儿体验,我们可以创建更准确和更具代表性的系统,为所有用户提供更好的服务。
实现的奇怪经验，身份流动性和时间多元性如何质疑AI预测建模的假设？
Queer experiences of implementation, identity fluidity, and temporal multiplicity have significant implications for artificial intelligence (AI) predictive modeling допущения.这些概念表明，人们可能无法整齐地适应预先定义的类别，也可能不符合关于性别，性或时间的传统观念。结果，针对这些假设设计的AI系统可能无法准确表示或预测陌生人的需求和行为。