有哪些结构可以识别和缓解人工智能中针对LGBT人的算法偏见，以及它们在实践中的有效性？算法偏见是指机器学习算法根据某些特征（例如种族，性别，年龄，性取向，宗教等）产生不公平结果的趋势。当用于训练这些算法的数据偏移或算法本身包含导致它们做出错误决策的编码错误时，可能会发生这种情况。近年来，人们越来越认识到，算法偏见可能会影响边缘群体，例如LGBT人，他们可能在就业，住房，医疗保健和其他生活领域面临歧视。为了解决这个问题，已经提出了几个框架来识别和减轻人工智能中针对LGBT人的算法偏见。一种方法是开发用于控制组织或行业内不同子组中算法性能的工具。例如，IBM开发的Fairness Toolkit提供了一套度量标准，用于衡量包括LGBT代表在内的不同群体中机器学习模型的公平性。另一种方法是使用诸如反事实正义之类的技术，其中包括模拟替代方案，以确定如果小组没有偏见，将产生具体结果。此外，一些研究人员建议使用"对抗性"方法来中和算法偏见。这包括训练一个敌人模型，该模型试图预测给定的AI系统的输出，从而最大程度地降低其针对特定亚群的准确性。通过将这个对手引入原始模型，他学会了在不影响整体准确性的情况下生成更公平的预测。但是，批评者认为，这种方法可能导致意想不到的后果，并引起对隐私和安全性的担忧。然而，尽管作出了这些努力，现有系统的实际效率仍然有限。由于缺乏资源，专业知识或利益相关者的兴趣，许多组织正在尝试采用这些方法。此外，公平与其他因素（例如准确性，成本效益和可扩展性）之间经常存在相互竞争的优先事项和权衡。例如，公司可能很难在准确预测的需求与消除对某些群体的偏见的愿望之间取得平衡。一般来说，解决算法偏差问题需要一种多管齐下的方法，涉及学术界、行业、政府和民间社会之间的合作。尽管取得了进展，但在完全消除人工智能方面的歧视之前，还有很多工作要做。
有哪些结构可以识别和缓解人工智能中针对LGBT人的算法偏见，以及它们在实践中的有效性？
针对LGBT人的算法偏见问题并不新鲜；研究人员早就知道，AI系统可以延续基于性取向和性别认同的歧视。识别这些偏见的一个基础是"隐私与安全"范式，该范式强调隐私和安全问题是理解偏见的关键因素。该框架表明，AI算法可能反映了数据源中的隐性偏见，包括社交媒体帖子，在线搜索和新闻文章。