Eines der Hauptprobleme im Zusammenhang mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz ist ihr Potenzial, Vorurteile, die bereits in der Gesellschaft bestehen, einschließlich solcher, die auf Geschlechtsidentität, Rasse und sexueller Orientierung beruhen, aufrechtzuerhalten. Dies kann besonders problematisch für Mitglieder marginalisierter Gruppen sein, die sowohl in ihrem täglichen Leben als auch innerhalb von KI-Systemen diskriminiert werden können. Glücklicherweise werden mehrere Strategien entwickelt, um Vorurteile gegen Lesben, Schwule, Bisexuelle und Transgender zu erkennen und abzuschwächen. (LGBT) Bevölkerung in KI-Algorithmen.
In Bezug auf die Identifizierung haben Forscher herausgefunden, dass bestimmte Arten von Datensätzen, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, zur Verschiebung beitragen können.
Zum Beispiel können Bilder mit LGBT-Beteiligung in Bilderkennungsdatensätzen unterrepräsentiert oder falsch gekennzeichnet sein, was zu Fehlern in KI-Systemen führt. Darüber hinaus können Sprachmuster, die häufig von LGBT-Personen verwendet werden, auch in großen Sprachmodellen fehlen, was zu einem Mangel an Verständnis bei der Interpretation des von solchen Systemen erzeugten Textes führt. Um dieses Problem zu lösen, arbeiten einige Unternehmen daran, vielfältigere Datensätze und modellhafte Lernmethoden zu erstellen, die die einzigartige Erfahrung und Individualität aller Menschen beinhalten.
Nach der Identifizierung sollten Interventionen durchgeführt werden, um Bias zu reduzieren. Ein Ansatz beinhaltet den Einsatz von Machine-Learning-Techniken, um Muster in Daten zu erkennen und zu korrigieren, die auf eine unfaire Behandlung von LGBT-Personen hinweisen. Eine andere Strategie beinhaltet die Entwicklung von Fairness-Metriken, um zu messen, wie gut ein Algorithmus verschiedene Untergruppen behandelt, so dass Entwickler die Auswirkungen neuer Funktionen oder Änderungen auf bestehenden Code bewerten können. Schließlich empfehlen Experten die Implementierung von Validierungsprozessen am Menschen, bei denen geschulte Fachleute die Ergebnisse der KI untersuchen und bewerten, um Genauigkeit und Fairness zu gewährleisten.
Diese Methoden sind jedoch in der Praxis nicht immer effektiv. In vielen Fällen erfordert die Implementierung erhebliche Ressourcen und Erfahrung, die kleine Organisationen möglicherweise nur schwer bereitstellen können. Darüber hinaus ist es selbst bei umfassenden Bemühungen schwierig, die vollständige Beseitigung der Voreingenommenheit zu gewährleisten, ohne die zugrunde liegenden Ursachen und Mechanismen genau zu verstehen. Um die Wirksamkeit dieser Interventionen weiter zu steigern, werden daher im Laufe der Zeit kontinuierliche Forschung und Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern, Branchenexperten und Interessengruppen erforderlich sein.
Welche Mechanismen gibt es, um KI-Vorurteile gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen zu erkennen und abzumildern, und wie effektiv sind diese Interventionen in der Praxis?
Es wurden zahlreiche Methoden vorgeschlagen, um die Verzerrungen der künstlichen Intelligenz (KI), die in den von Unternehmen und Organisationen verwendeten Algorithmen vorhanden sein können, zu erkennen und zu mildern. Ein gängiger Ansatz besteht darin, eine statistische Analyse der Datensätze durchzuführen, um sicherzustellen, dass sie keine unbeabsichtigten Vorurteile enthalten, z. B. im Zusammenhang mit Rasse, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter oder sozioökonomischem Status. Eine andere Methode beinhaltet die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die Muster in Daten erkennen und potenzielle Quellen von Verzerrungen markieren können.