Zunächst gilt es zu definieren, wofür „KI" steht: Künstliche Intelligenz. Dies bezieht sich auf Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung. In Bezug auf „LGBT" steht diese Abkürzung für Lesbian, Gay, Bisexual und Transgender Communities. Diese Gruppen stehen aufgrund von Diskriminierung, die sich auf verschiedene Weise, auch durch Technologie, manifestieren kann, vor vielen Herausforderungen in der Gesellschaft. Eine dieser Methoden ist durch voreingenommene Algorithmen, die in künstlichen Intelligenzsystemen verwendet werden. Die Voreingenommenheit der KI gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen wurde in mehreren Studien dokumentiert, in denen drei Haupttypen von Voreingenommenheit identifiziert wurden: Datenverzerrung, algorithmische Voreingenommenheit und Schnittstellenverzerrung. Eine Datenverschiebung tritt auf, wenn ein Datensatz, der zum Trainieren eines KI-Systems verwendet wird, die untersuchte Bevölkerung nicht genau darstellt, was zu Fehlern bei Vorhersagen und Entscheidungen führt. Eine algorithmische Verschiebung tritt auf, wenn die mathematischen Formeln, die zur Verarbeitung der Daten verwendet werden, fehlerhaft oder unvollständig sind. Die Verschiebung der Schnittstelle ist das Ergebnis der Interaktion des Systems mit den Nutzern, was zu Fehlinterpretationen oder unfairen Behandlungen aufgrund der Geschlechtsidentität oder sexuellen Orientierung führt. Um diese Probleme anzugehen, gibt es mehrere Mechanismen, um die Voreingenommenheit der KI gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen zu erkennen, zu verhindern und zu mildern. Zum Beispiel können Forscher Techniken wie Datenvorverarbeitung, Funktionsentwicklung und Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, die speziell für die Erkennung und Beseitigung von Verzerrungen entwickelt wurden. Sie können auch mit verschiedenen Datensätzen arbeiten und genauere Informationen über verschiedene demografische Merkmale in ihre Modelle aufnehmen.
Schließlich können sie Feedbackschleifen implementieren, die es Benutzern ermöglichen, Fälle von Voreingenommenheit zu melden, damit sie im Laufe der Zeit korrigiert werden können.
Diese Methoden haben jedoch Einschränkungen. - sie sind nicht immer in der Lage, alle Formen der Voreingenommenheit zu finden, und einige können ohne erhebliche Investitionen oder Erfahrung schwer in die Praxis umzusetzen sein. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zwar Fortschritte bei der Identifizierung und Abschwächung von KI-Vorurteilen gegenüber LGBT-Gruppen erzielt wurden, aber noch viel zu tun bleibt. Entwickler müssen weiterhin neue Ansätze entwickeln und mit verschiedenen Gemeinschaften interagieren, um Gerechtigkeit und Gleichheit für alle zu gewährleisten, die die Technologie nutzen.
Welche Mechanismen gibt es, um Vorurteile der KI gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen zu erkennen, zu verhindern und abzumildern, und wie effektiv sind diese in der Praxis?
Der wichtigste Mechanismus zur Erkennung von Vorurteilen in KI-Systemen ist der Einsatz von Datenerfassungstechniken, die alle Bevölkerungsgruppen erreichen sollen. Dies kann die Verwendung verschiedener Datensätze umfassen, um sicherzustellen, dass die Repräsentation jeder Gruppe proportional zu ihrer Größe in der Gesellschaft ist, und um verschiedene Merkmale wie Alter, Geschlechtsidentität, Rasse, Religion, sexuelle Orientierung usw. zu berücksichtigen.