Künstliche Intelligenz (KI) hat in verschiedenen Bereichen, vom Gesundheitswesen bis hin zu Finanzen und Unterhaltung, bedeutende Fortschritte gemacht.
Es stellt jedoch auch eine einzigartige Herausforderung dar, wenn es um Vorurteile gegenüber Lesben, Schwulen, Bisexuellen und Transgender (LGBT) geht. Da KI-Algorithmen darauf ausgelegt sind, aus Daten zu lernen und musterbasierte Entscheidungen zu treffen, können sie Offsets von diesen Daten erben, wenn sie unvollständig, voreingenommen oder irreführend sind. Dies bedeutet, dass KI-Systeme Stereotypen und Vorurteile gegenüber der LGBT-Bevölkerung aufrechterhalten können, was zu ungleichen Ergebnissen in Bereichen wie Beschäftigung, Wohnraum, Bildung und Gesundheit führt. Um faire Ergebnisse für alle zu gewährleisten, müssen Entwickler einen ethischen Rahmen implementieren, der Fairness und Inklusion fördert. Diese Strukturen umfassen mehrere Mechanismen, darunter Vertretung, Minderung, Prüfung, Überwachung und Rechenschaftspflicht. Durch die Implementierung dieser Mechanismen können Entwickler KI-Systeme entwickeln, die LGBT-Personen nicht diskriminieren und ihnen gleiche Chancen bieten.
Zunächst müssen Entwickler sicherstellen, dass LGBT-Personen in ihren Datensätzen angemessen vertreten sind. Wenn LGBT-Personen in den Daten, mit denen KI-Modelle trainiert werden, unterrepräsentiert sind, wird das System diese Vorurteile wahrscheinlich widerspiegeln und die Vielfalt der Bevölkerung nicht genau widerspiegeln. Entwickler müssen daher mit verschiedenen Gruppen zusammenarbeiten, um genaue und repräsentative Daten zu sammeln, die LGBT einschließen. Sie sollten auch vermeiden, geschlechtsspezifische Pronomen in ihrem Code zu verwenden und stattdessen eine nicht-binäre Sprache wie „sie/sie" zu verwenden, die es dem System ermöglicht, inklusiver zu sein. Zweitens können Entwickler Techniken wie Datenbereinigung und Oversampling implementieren, um LGBT-Vorurteile zu minimieren. Datenbereinigung beinhaltet das Löschen von Informationen, die zu Diskriminierung führen können, während eine übermäßige Stichprobe die Anzahl der Instanzen von unterrepräsentierten Gruppen in den Daten erhöht. So wird sichergestellt, dass das System alle auf die gleiche Weise erkennt und repräsentiert. Wenn das Modell beispielsweise auf einem Datensatz trainiert wird, in dem nur 5% der Bilder schwule Paare enthalten, kann es diese als abnormal oder ungewöhnlich interpretieren, was zu falschen Entscheidungen führt. Drittens können Entwickler die Leistung ihrer Algorithmen regelmäßig mit Methoden wie erklärbarer KI (XAI) überwachen. XAI verwendet Visualisierungen und andere Tools, um zu zeigen, wie der Algorithmus seine Entscheidungen trifft, und ermöglicht es Entwicklern, Muster oder Vorurteile zu identifizieren, die sich auf bestimmte Gruppen auswirken könnten. Auf diese Weise können sie Ungerechtigkeiten im System schnell erkennen und korrigieren.
Schließlich können Entwickler für die Ergebnisse ihrer Systeme verantwortlich gemacht werden. Sie sollten Indikatoren wie Genauigkeit, Fairness und Inklusivität überwachen und die Ergebnisse offen veröffentlichen, damit andere ihre Fortschritte bewerten können.
Darüber hinaus können sie Richtlinien und Verfahren erstellen, die Transparenz schaffen und Probleme schnell lösen, wenn sie auftreten. Abschließend ist die Einführung eines ethischen Rahmens in die KI-Entwicklung unerlässlich, um faire Ergebnisse für alle Bevölkerungsgruppen, einschließlich LGBT-Personen, zu gewährleisten. Entwickler müssen die verschiedenen Gruppen angemessen darstellen, Daten bereinigen, um Verzerrungen zu beseitigen, eine redundante Stichprobe verwenden, um die Ansicht auszugleichen, die Systemleistung mit XAI überwachen und für die Ergebnisse verantwortlich sein. Diese Mechanismen werden dazu beitragen, KI-Systeme zu schaffen, die LGBT-Personen nicht diskriminieren und ihnen gleiche Chancen bieten.
Welche Mechanismen in der KI fördern Vorurteile gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen und wie können Entwickler einen ethischen Rahmen implementieren, um faire Ergebnisse zu gewährleisten?
Künstliche Intelligenz (KI) Systeme zeigen eine Voreingenommenheit gegenüber Lesben, Schwulen, Bisexuellen und Transgender (LGBT), was oft zu diskriminierenden Ergebnissen führt. Dies ist vor allem auf die Abhängigkeit von Datensätzen zurückzuführen, die diese Gruppen unzureichend darstellen oder selbst voreingenommen sind.