Die Beziehung zwischen sexueller Orientierung und Geschlechtsidentität spielt im Bereich der künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendung in verschiedenen Branchen eine bedeutende Rolle. Da immer mehr Unternehmen Machine-Learning-Algorithmen für Entscheidungsprozesse einsetzen, wächst die Sorge vor unbeabsichtigten Vorurteilen, die heterosexuelle Cisgender-Individuen auf Kosten anderer begünstigen. Der Begriff „Bias" bezieht sich auf jedes vorgefasste Konzept oder Urteil, das sich aus unvollständigen Informationen oder ungenauen Daten ergibt. In diesem Zusammenhang bedeutet dies, dass bestimmte Gruppen benachteiligt werden, wenn ihre Eigenschaften nicht denen entsprechen, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden. Wenn der Algorithmus beispielsweise mithilfe von Datensätzen direkter Männer und Frauen trainiert wurde, schwule Männer jedoch ausgeschlossen wurden, wäre es schwierig, genaue Vorhersagen über LGBT-Bevölkerungsgruppen zu treffen. Dies führt zu Ungleichheiten in den Ergebnissen und verstärkt negative Stereotypen, die sowohl für den Einzelnen als auch für die Gesellschaft insgesamt schädlich sein können.
Mehrere Mechanismen tragen zur Voreingenommenheit gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen in KI-Systemen bei. Ein solcher Mechanismus ist die Verschiebung der Datenauswahl. Data Scientists verwenden in der Regel große Datensätze, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, aber sie können bestimmte Gruppen aufgrund mangelnder Sicht oder Datenschutzbedenken ausschließen. Ein weiterer Mechanismus ist die algorithmische Verschiebung, bei der Algorithmen Muster aus vorhandenen Daten lernen und auf neue Fälle anwenden, ohne die individuellen Umstände zu berücksichtigen. Darüber hinaus können menschliche Vorurteile von Programmiersprachendesignern, die mit Annahmen basierend auf ihrer Weltsicht kodieren, in die KI aufgenommen werden.
Schließlich tritt der Validierungsversatz in Testphasen auf, in denen die Evaluatoren die Leistung des Modells auf der Grundlage der erwarteten Ergebnisse und nicht der tatsächlichen Ergebnisse messen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssen ethische Grundlagen die faire Entwicklung von Algorithmen leiten. Ethik bezieht sich auf die moralischen Prinzipien und Werte, die das Verhalten antreiben. Sie gibt damit Empfehlungen für die Erstellung fairer und fairer Algorithmen, die alle Nutzer gleich behandeln.
Zum Beispiel können Entwickler explizite Kriterien verwenden, um Vielfalt bei der Schulung von Datensätzen zu gewährleisten, und strenge Tests durchführen, bevor sie KI-Lösungen bereitstellen. Sie können auch Maßnahmen umfassen, um Bias in Echtzeit zu erkennen und entsprechend zu korrigieren. Darüber hinaus ist Transparenz von entscheidender Bedeutung, da die Nutzer klare Erklärungen darüber benötigen, wie ihre persönlichen Daten verwendet werden, und Schutzmaßnahmen gegen Missbrauch. Durch das Befolgen von Best Practices können Entwickler inklusive Produkte erstellen, die allen zugute kommen, unabhängig von sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität.
Welche Mechanismen in der KI fördern Vorurteile gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen und wie können ethische Rahmenbedingungen eine faire algorithmische Entwicklung leiten?
Zu den Mechanismen, die Vorurteile gegenüber der LGBT-Bevölkerung in der KI fördern, gehören die Präsentation von Daten und Lehrmethoden, die bestehende kulturelle Stereotypen und Vorurteile aufrechterhalten. Diese Faktoren führen dazu, dass Algorithmen Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Informationen treffen, was LGBT-Personen oft marginalisiert und ihren Zugang zu Ressourcen, Dienstleistungen und Möglichkeiten einschränkt. Ein ethischer Rahmen kann eine faire algorithmische Entwicklung leiten und Transparenz, Rechenschaftspflicht und Inklusion bei der Entwicklung und Einführung von KI fördern.