AI偏移量可以定义为发生的错误， 当算法模型根据其受保护的特性显示相对于一个组的差异行为时， 例如性别，种族，年龄，残疾，宗教等。近年来，研究人员在各种应用中发现了AI偏见的证据， 包括招聘算法、信用评估系统、医疗诊断工具和图像识别软件。但是，对于这些偏见在女同性恋，男同性恋，双性恋，变性者（LGBT）方面的表现方式的理解有限。由于缺乏知识，人们呼吁改善机制，以识别，预防和减轻AI对LGBT群体的偏见。检测对LGBT人群的AI偏见的机制之一就是数据分析。数据专家可以进行统计测试，以确定机器学习算法的结果在LGBT社区的不同群体之间是否存在显着差异。例如，他们可以测试该算法是否为性别中立的名称提供不同的预测而不是非二进制名称，或者是否向被识别为奇怪的人推荐不同的产品，而那些不这样做的人。此外,数据分析人员可以使用自然语言处理技术检测文本数据中的隐含歧视。他们可以分析与LGBT问题相关的在线评论或社交媒体帖子，以揭示任何偏见模式。为了防止AI对LGBT人群的偏见，开发人员必须开发从一开始就具有包容性的算法，以防止AI对LGBT人群的偏见。他们必须从包括LGBT社区在内的各种来源收集数据，并在创建模型时考虑每个群体的独特需求和经验。开发人员还必须使用公平度量来评估其模型在LGBT数据集上的有效性，然后才能将其投入生产。公平度量衡量算法在不同人群中的表现如何，并有助于确保与另一人群相比，它不会对同一群体产生不成比例的影响。缓解AI对LGBT群体的偏见
一旦发现并避免了AI偏见，有几种方法可以减轻其影响。一种方法是后期处理，当人们手动干预以纠正算法发现的任何错误时。这可能包括更改模型参数或提供其他输入以提高精度。另一种方法是算法解离，它涉及使用反活性示例训练模型，以减少其对先入为主的性状的依赖。例如，训练有素的面部识别模型可以使用非二进制个体的图像进行重新培训，以尽量减少性别偏见。最后，可解释的AI（XAI）方法使用户可以理解为什么算法做出了某些预测，从而提供了更明智的决策。检测、预防和减轻人工智能对LGBT人群偏见的机制的有效性
检测、预防和减轻人工智能对LGBT人群偏见的机制的有效性取决于各种因素,如问题的复杂性、数据的可用性和实施解决方桉的可用资源。但是，研究表明，如果正确应用，这些方法可以有效地降低AI偏差。例如，研究表明，公平度量可以提高基于性别的机器学习模型的性能。同样，XAI方法可以增强用户对算法解决方案的信心，并增强他们对算法工作方式的理解。归根结底，解决AI偏见问题需要一种涉及学术界、工业界和政府多方利益相关者的多边方法。
有哪些机制可以识别、预防和减轻人工智能对男女同性恋、双性恋和变性者的偏见，这些机制有多有效？
人工智能系统已经开发出内置算法，用于检测和纠正对包括LGBT社区在内的各种人口统计数据的偏见。这些机制包括数据过滤技术，例如从用于学习机器学习模型的数据集中删除识别信息，以及在模型开发过程中包含不同的观点。此外，定期监测和评估AI的有效性可以帮助确定随着时间的推移可能出现的任何潜在偏差。