AI越来越多地用于许多不同的领域，包括健康，金融，教育甚至娱乐。尽管AI彻底改变了这些行业，但人们担心它有可能延续对某些群体的偏见。特别是，研究人员对AI系统可能歧视女同性恋，男同性恋，双性恋和变性者（LGBT）社区成员表示担忧。为了降低这种风险，已经开发了各种机制来识别和消除人工智能系统中的偏见。然而，目前尚不清楚这些机制在实践中有多有效。数据审核是发现人工智能对LGBT群体偏见的机制之一。这包括研究用于培训AI系统的数据，并确保它代表所有群体，包括LGBT社区中的群体。通过识别数据集中的任何空白，工程师可以采取措施确保其模型不会歧视特定的子组。例如，如果AI模型使用异性伴侣而不是同性伴侣的医学图像进行培训，那么在LGBT人群中诊断疾病的准确性可能会降低。同样，如果金融模式使用异性恋婚姻数据，但忽略了同性婚姻，它可能低估了LGBT家庭的需求。另一种减少对LGBT群体的AI偏见的方法是学习算法正义。这包括培训机器学习算法来识别数据不平等的模式，并相应地调整其决策。例如，一种旨在预测贷款批准水平的算法可以根据历史数据进行培训，这些数据表明，与白人相比，贷方更有可能拒绝向黑人和西班牙裔申请人提供贷款。通过认识到这些模式，该算法可以学会公平对待所有申请者，无论种族或种族如何。减少对LGBT人口的AI偏见的第三个机制是人类概述。在这种方法中，人们参与评估AI系统的性能并标记他们似乎有偏见的任何情况的过程。例如，如果AI系统始终为患有相同疾病的男性和女性推荐不同的治疗选择，审阅者可以介入并纠正问题。人类评论还可以帮助识别和消除其他类型的偏见，例如aijism或ableism。尽管有这些机制，但有证据表明，AI系统继续歧视LGBT社区成员。最近的一项研究发现，面部识别软件比顺性别者更有可能错误地将变性人识别为不同的性别。同样，美国国家标准技术研究院（NIST）的报告发现，与男性相比，语音识别技术在识别女性声音方面的准确性较低。这些结果表明，即使是最先进的AI系统也可能无法幸免于对某些群体的偏见。总体而言，虽然在识别和缓解AI对LGBT群体的偏见方面取得了进展，但仍有许多工作要做。研究人员、工程师和政策制定者必须继续开发新方法，并确保有效实施现有方法。只有这样，我们才能建立真正包容和公平的AI系统，平等地为社会所有成员服务。
有哪些机制可以识别和减轻人工智能对男女同性恋、双性恋和变性者的偏见，这些机制在实践中有多有效？
目前有各种工具可以识别和减轻人工智能对LGBT群体的偏见。一种最流行的方法是数据预处理，其中包括清理和过滤数据集，以消除任何潜在的偏差。另一种方法是使用机器学习算法，这些算法可以从无偏见的数据集的示例中学习。此外，可以使用主动学习方法来识别可能产生偏差的学习数据集中的排放。