LGBT-Personen erleben aufgrund ihrer sexuellen Orientierung und Geschlechtsidentität seit Jahrhunderten Diskriminierung in verschiedenen Aspekten ihres Lebens.
Die jüngsten Fortschritte in der KI-Technologie haben diese Community jedoch vor neue Herausforderungen gestellt. Algorithmen, die viele Entscheidungsprozesse steuern, sind jetzt in der Lage, Ergebnisse auf der Grundlage von Datenmustern zu generieren, die möglicherweise Vorurteile aufrechterhalten können. Dies hat Bedenken hinsichtlich der möglichen Rolle dieser Algorithmen bei der Stärkung bestehender Vorurteile gegenüber LGBT-Personen aufgeworfen, was zu einem weiteren Ausschluss von Fähigkeiten, Diensten und Ressourcen führen könnte. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die strukturellen und algorithmischen Vorurteile, die in KI-Systemen existieren, und diskutieren Strategien, um sie effektiv zu mildern.
Strukturelles Vorurteil
Eines der strukturellen Vorurteile, die in KI-Systemen existieren, ist die fehlende Repräsentation von LGBT-Personen in Trainingsdatensätzen. Die meisten Trainingsdaten, die für die Entwicklung von Algorithmen verwendet werden, werden aus heteronormativen Populationen gesammelt, was zu einer verzerrten Perspektive der Welt führt, die die vielfältigen Erfahrungen von LGBT-Menschen nicht genau widerspiegelt. Zum Beispiel können Sprachmodelle, die auf Textkorpora trainiert sind, eine Sprache enthalten, die negative Stereotypen oder beleidigende Begriffe in Bezug auf LGBT-Personen verstärkt, die die Art und Weise beeinflussen können, wie sie mit dem System interagieren. Das Fehlen einer LGBT-Repräsentation in den Trainingsdaten bedeutet auch, dass die Systeme die Bedürfnisse und Präferenzen dieser Gemeinschaft möglicherweise nicht erkennen, was zu suboptimalen Empfehlungen und Diensten führt.
Algorithmische Verschiebung
Eine andere Art von Verschiebung in KI-Systemen entsteht durch die Verwendung diskriminierender Merkmale. Dazu gehören Variablen wie Rasse, Alter, Geschlecht, Standort und sozioökonomischer Status, die alle zu voreingenommenen Ergebnissen beitragen können, wenn sie in Kombination mit anderen Faktoren verwendet werden. Zum Beispiel kann ein Arbeitgeber einen Algorithmus verwenden, um Kandidaten für einen Job auf der Grundlage einer bestimmten Qualifikation zu überprüfen, aber wenn ihr Algorithmus zu Gunsten von Kandidaten programmiert ist, die ähnliche Berufserfahrung wie frühere Mitarbeiter (dh weiße Männer) haben, kann dies qualifizierte LGBT-Bewerber ausschließen. In ähnlicher Weise können Dating-Apps nur heterosexuelle Übereinstimmungen für Benutzer anzeigen und queere Personen von der Suche nach kompatiblen Partnern ausschließen.
Minderungsstrategien
Zur Bewältigung dieser Herausforderungen können mehrere Strategien implementiert werden, um sicherzustellen, dass KI-Systeme auf Inklusivität ausgelegt sind:
1. Mehr Repräsentation: Eine Möglichkeit, strukturelle Vorurteile abzumildern, besteht darin, die Repräsentation von LGBT-Personen in Trainingsdatensätzen zu erhöhen. Unternehmen sollten versuchen, ihre Belegschaft und ihren Kundenstamm zu diversifizieren, indem sie sicherstellen, dass ihre Produkte ein breites Spektrum an Erfahrungen und Perspektiven widerspiegeln. Dies kann durch gezielte Einstellungspraktiken, Partnerschaften mit Organisationen, die unterrepräsentierte Gemeinschaften vertreten, und die Sammlung von Daten aus verschiedenen Bevölkerungsgruppen erreicht werden.
2. Regelmäßige Modellaudits: Es ist entscheidend, die Leistung von KI-Systemen kontinuierlich zu überwachen, um mögliche Vorurteile gegenüber LGBT-Personen zu erkennen. Dazu gehört die regelmäßige Bewertung der Algorithmen anhand objektiver Kriterien wie Genauigkeitsmaße, Fehlermetriken und Entscheidungsbäume. Durch frühzeitiges Erkennen und Beseitigen von Unterschieden können Unternehmen systemische Diskriminierung verhindern.
3. Organisationen sollten Fortbildungs- und Sensibilisierungsinitiativen zur Förderung von Vielfalt und Inklusion in der Arbeit ihrer Gruppen anbieten.Dazu gehört die Schulung der Mitarbeiter, wie sie voreingenommene Sprache und Verhaltensweisen erkennen und vermeiden können, und die Bereitstellung von Ressourcen für diejenigen, die diskriminiert oder belästigt werden könnten.
4. Verwendung von expliziten Bias-IDs: Um das Problem der algorithmischen Bias zu lösen, können Entwickler explizite IDs wie Alter, Geschlecht und sexuelle Orientierung verwenden, um bestimmte Variablen bei der Entscheidungsfindung auszuschließen.
Zum Beispiel kann ein Arbeitgeber eine Stellenbeschreibung erstellen, die „keine Präferenz" für die sexuelle Orientierung angibt, anstatt sich ausschließlich auf den Lebenslauf des Kandidaten zu verlassen. Ebenso können Dating-Apps es Benutzern ermöglichen, Übereinstimmungen basierend auf bestimmten Präferenzen zu filtern, anstatt sich ausschließlich auf die Standardeinstellungen zu verlassen. Abschließend sei darauf hingewiesen, dass strukturelle und algorithmische Verzerrungen in der künstlichen Intelligenz eine erhebliche Bedrohung für den Zugang von LGBT-Personen zu Chancen, Dienstleistungen und Ressourcen darstellen. Unternehmen sollten aktive Maßnahmen ergreifen, um diese Vorurteile zu mildern, indem sie die Repräsentation erhöhen, Modelle regelmäßig auditieren, Diversity-Schulungen fördern und explizite Vorurteilsidentifikatoren in ihre Systeme integrieren. Auf diese Weise können sie sicherstellen, dass KI-Systeme auf Inklusivität ausgelegt sind, was zu gerechteren Ergebnissen für alle führt.
Welche strukturellen und algorithmischen Abweichungen in der künstlichen Intelligenz verewigen die Diskriminierung von LGBT-Personen und wie können sie wirksam gemildert werden?
Strukturelle und algorithmische Abweichungen, die in Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) üblich sind, können Barrieren für die Repräsentation von LGBT-Personen in den Datensätzen schaffen, mit denen diese KI-Modelle trainiert werden. Dieser Mangel an Repräsentation kann zu ungenauen Vorhersagen und Entscheidungen von KI-Systemen führen, was die Diskriminierung dieser Systeme weiter verschärfen kann.