男女同性恋、双性恋和变性者经常面临基于身份的歧视，这可能对生活的各个方面产生不利影响，如就业、保健、教育和公共住房。除了个人的偏见和偏见外，还存在可能加剧这种歧视的系统性偏见形式，包括嵌入人工智能（AI）系统中使用的算法。本文探讨了算法偏见如何延续对LGBT人的歧视，并讨论了道德解决这些偏见的策略。算法是告诉计算机该怎么做的指令集。它们旨在根据输入数据做出决策，通常使用统计分析来识别模式和趋势。但是，当用于学习AI系统的数据不完整或偏见时，可能会导致决策错误，从而导致不公平的结果。例如，受过培训的AI系统分析招聘申请可能会错过具有异常姓名或性别不匹配特征的合格候选人，从而导致招聘实践缺乏多样性。同样，由于金融服务歧视的历史模式，旨在检测欺诈性信用卡交易的人工智能系统可能不太可能标记跨性别者的购买。算法偏见可能会影响LGBT人群的几种方式。例如，使用机器学习算法根据用户偏好选择用户的约会应用程序可能会延续对某些性取向或性别认同的有害刻板印象。这些陈规定型观念可能会导致LGBT人群之间的社会排斥和孤立，并进一步加剧与他们的身份相关的污名化。此外，基于人工智能的医疗保健技术（例如聊天机器人）可能无法准确诊断影响LGBT患者的疾病，如果他们缺乏有关该人群特定需求的详尽数据。最后，执法部门通常使用的面部识别软件被证明错误地将变性人识别为不同的性别，从而导致错误的逮捕和拘留。为了解决这些伦理问题，研究人员和开发人员必须共同努力，确保AI系统公平和包容。一种方法涉及使用不同的数据集，这些数据集将LGBT人纳入开发过程。这可能包括与GLAAD或HRC等组织合作，以收集有关LGBT社区的经验和需求的数据。另一种策略是设计决策过程，该过程考虑了多种因素，而不仅仅依赖于二元类别，例如男性/女性或异性恋/同性恋。通过认识到人类身份和行为的复杂性，随着时间的推移，AI系统可能会变得更加准确和公平。最后，AI中的算法失真可能会通过延续现有的社会偏见来增加LGBT人的歧视。然而，通过对不同学科的专家进行仔细审查和合作，可以建立人工智能系统，以促进边缘化群体的平等和赋权。
算法偏见在人工智能中起什么作用，以维持对LGBT人群的歧视，以及在道德上如何消除这些偏见？
算法偏见是指算法产生的结果不公正，不偏不倚且基于客观标准的情况，而是反映了程序员的社会刻板印象和偏见。例如，就工作场所应用的人工智能技术而言，这种偏见可能导致不公平的工作选择和晋升决定。