人工智能中的算法偏见越来越多地用于影响人们生活的决策，包括招聘，贷款批准，住房申请和刑事司法结果。然而，研究表明，这些算法经常使现有的系统性歧视永久化，特别是针对边缘群体，如LGBT社区。造成这种情况的原因之一是算法偏见，当算法根据人口统计特征而不是实际行为或性能做出错误的预测时，会发生这种偏见。这可能导致不公平对待属于某些群体的个人，包括LGBT社区成员。
算法如何使对LGBT社区的歧视永久化？
算法可以延续对LGBT社区歧视的一种方式是数据偏见。如果用于创建算法的培训数据包括历史歧视模型，则可能会无意中将这些偏见编码为决策过程。例如，如果招聘算法是在历史上歧视同性恋者和变性者的公司的简历上训练的，那么它可能会错误地认为这些群体的资格不如其他人。同样，如果信用评分算法是根据向同性伴侣收取较高利率的贷款人的数据进行培训的，那么它可能会错误地预测他们更有可能拖欠贷款。
算法可以延续歧视的其他方式是选择偏见。该算法可以通过仅选择与特定配置文件相对应的数据点来偏爱单个组。例如，旨在检测欺诈性指控的人工智能程序可能仅针对性别语言，例如"他"和"她"，这可能会对变性人产生不成比例的影响。最后，算法也可能有偏见，因为他们的设计者假设什么是成功或失败。例如，由直接顺性别男性创建的算法可以优先考虑与男性气质相关的特征，例如自信，即使这些品质对于当前工作不是必需的。缓和算法偏差
有几种结构可以检测和缓解AI中的算法偏差。一种方法是使用审计工具来跟踪算法如何做出决策，并根据人口特征识别任何不同的影响。另一种方法是收集和标记更多种类的教学数据，以便算法可以学会识别行为模型而不是依靠历史上的歧视模型。此外，研究人员可以创建考虑到群体之间系统差异的新模型，并使用真实场景进行测试。
为了减少选择偏差,开发人员在创建算法时可以包括多个视角,并训练他们的模型来识别细微差别和复杂性。他们还可以在其代码中包括公平限制，例如在做出预测之前在所有人口统计数据中要求平等表示。最后，开发人员可以通过在不可见的数据集上验证模型并与人类决策过程进行比较，来评估它们是否适合特定人群。负责任地使用算法负责任地使用AI需要仔细考虑其潜在偏见以及它们如何使现有的压迫系统永久化。通过认识和解决这些问题，我们可以创造一种技术，使所有人，包括LGBT社区成员平等受益。随着算法在我们生活中变得越来越普遍，确保它们不会加强现有的权力结构，而是帮助我们走向一个更公平的社会至关重要。
AI中的算法偏见如何增加LGBT社区的系统性歧视，以及存在哪些框架来负责任地识别和减轻这些偏见？
人工智能（AI）中的算法偏差是指使用可能包含对某些群体（包括LGBT社区成员）的隐含或显式偏见的数据训练算法的情况。这些偏见可能导致基于性取向或性别认同的不公平对待，从而加剧了对他们的系统性歧视。