算法偏见是指计算机系统根据某些人的特征（例如性别，种族，年龄或性取向）以不同的方式对待某些人的情况。这种偏见可能发生在用于决策的人工智能系统中，例如在雇用算法或面部识别软件时。算法偏见的最重要形式之一是治疗女同性恋，同性恋，双性恋和变性（LGBT）人口。在这种情况下，LGBT人可能会因为这些技术如何解释和代表他们而受到歧视。例如，面部识别软件可能难以识别非二进制个体或不符合典型性别刻板印象的人。结果，它们可能会被错误分类，从而在健康，就业或刑事司法等领域造成潜在的损害。LGBT群体特别容易受到算法偏见的影响有几个原因。首先，缺乏有关其经验的数据，这可能导致培训数据集中的代表性不足。其次，算法可以借鉴反映社会偏见的历史模型，例如假设男人应该穿西装，而女人应该穿衣服。第三，不同的LGBT人群之间可能存在文化差异，这可能会使情况进一步复杂化。最后，可能有故意试图通过故意审查或隐含排除将LGBT人排除在某些系统之外。为了解决这些问题，道德框架可以指导公平技术的发展。这些结构必须满足包括LGBT人群在内的不同人群的需求。他们还必须促进问责制和透明度，确保开发商对其工作的影响负责。此外,这些实体应优先考虑隐私和安全,同时在提供关键服务时保护个人信息。最终，通过与LGBT倡导者和其他利益相关者合作，我们可以创建更包容性的技术，使所有人受益。
人工智能中的算法扭曲如何再现对LGBT群体的社会歧视，以及哪些道德框架可以指导公平技术的发展？
"社会歧视"是指基于个人性取向或性别认同的任何形式的偏见和不平等待遇。人工智能（AI）系统中的算法偏见可以通过延续对LGBT人的刻板印象和误解来增强这些社会规范。