AI是一种令人兴奋的新技术，对社会有许多潜在的好处，但也涉及风险。AI可能特别有害的一个领域是它与边缘化社区（例如LGBT人口）的互动。当AI算法用于招聘、住房、信贷、医疗保健或刑事司法决策时，如果设计不正确，它们可能会延续现有的偏见和歧视。本文将探讨存在哪些实际机制来识别，防止和减轻AI对LGBT群体的偏见，以及它们在实践中的有效性。
首先，让我们定义一些术语。术语"AI"是指可以执行通常需要人类智能的任务（例如语音识别，决策或基于数据的学习）的计算机系统。术语"偏移"是指这些过程中由于输入错误或编程不良而导致的系统错误。"LGBT"一词表示女同性恋，男同性恋，双性恋和变性者。它包括不严格认同为男性或女性，或被不同性别的人吸引的人。最后，"人口"是指具有共同特征的任何人群。
防止AI偏见LGBT群体的一种方法是训练数据集。培训数据集是用于训练机器学习算法以识别数据模式的示例集。如果这些示例仅包括直接的，顺性别的人（即性别认同与出生时分配的性别相对应的人）的图像，则AI算法在识别非二进制个人时可能会遇到问题。为了解决这个问题，研究人员可以创建更多种类的学习数据集，其中包括LGBT人物的图像。但是，这种方法有局限性：收集足够的数据来训练大型模型既昂贵又耗时，并且无法解决现有数据库中存在的歧视问题。另一种机制是在模型设计中使用公平指标。公平度量衡量人工智能系统同样适用于不同群体的程度。例如，一个指标可能是准确性，它可以测量模型预测某人是否属于特定类别（例如"男性"或"女性"）的准确度。另一个指标可能是均等概率，该概率测量组之间错误分类的可能性是否显着不同。通过测量公平性，开发人员可以确定其模型何时有偏见，并进行适当的调整。但是，公平度量需要仔细的设计和实施，并且在检测所有形式的偏见时并不总是有效的。最后,另一个策略是部署可解释的AI系统。可解释的AI系统确保决策过程的透明度，以便用户可以理解为什么他们做出特定的预测。这可以帮助用户在需要时检测和纠正系统中的错误。然而，可解释的AI系统仍然可能包含偏见，因为它们依赖于人类的解释，人们也容易出现偏见。总体而言，尽管存在这些机制来防止AI对LGBT群体的偏见，但它们在实践中并不总是有效的。开发人员必须继续努力确保他们的算法公平对待所有人，没有偏见。通过这样做，我们可以建立一个更加公平和公平的社会，让每个人都能获得这种令人兴奋的新技术的好处。
现有哪些实际机制可以识别、防止和减少人工智能对男女同性恋、双性恋和变性者群体的偏见，以及这些机制在实践中是否有效？
AI偏见是指人工智能系统根据其特征（例如性别，种族，性取向等）对某些人群表现出不公平行为的现象。鉴定AI偏见需要从各种来源收集数据并对其进行分析，以确定可能表明歧视的模式。防止AI偏见涉及使用算法审核和开发人员多样性培训等技术。