LGBT-Personen werden häufig aufgrund ihrer Identität diskriminiert, was negative Auswirkungen auf verschiedene Aspekte des Lebens wie Beschäftigung, Gesundheit, Bildung und öffentliches Wohnen haben kann. Neben Vorurteilen und Bigotterie von Einzelpersonen gibt es auch systemische Formen der Voreingenommenheit, die diese Diskriminierung verstärken können, einschließlich solcher, die in Algorithmen eingebettet sind, die in Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden. Dieser Artikel untersucht, wie algorithmische Vorurteile die Diskriminierung von LGBT-Personen aufrechterhalten, und diskutiert Strategien für einen ethischen Umgang mit diesen Vorurteilen.
Algorithmen sind Anweisungssätze, die Computern sagen, was zu tun ist. Sie sollen auf der Grundlage der eingegebenen Daten Entscheidungen treffen und häufig statistische Analysen verwenden, um Muster und Trends zu erkennen.
Wenn die für das Training des KI-Systems verwendeten Daten jedoch unvollständig oder voreingenommen sind, kann dies zu Entscheidungsfehlern führen, die zu unfairen Ergebnissen führen. Ein KI-System, das zum Beispiel darauf trainiert ist, Bewerbungen zu analysieren, kann qualifizierte Kandidaten vermissen, die ungewöhnliche Namen oder geschlechtsspezifische unangemessene Merkmale aufweisen, was zu einem Mangel an Vielfalt in der Einstellungspraxis führt. In ähnlicher Weise könnte ein KI-System zur Erkennung betrügerischer Kreditkartentransaktionen aufgrund historischer Diskriminierungsmuster bei Finanzdienstleistungen weniger wahrscheinlich Käufe von Transgender-Personen kennzeichnen.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie algorithmische Vorurteile LGBT-Personen beeinflussen können. Zum Beispiel können Dating-Apps, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um Benutzer basierend auf ihren Präferenzen auszuwählen, schädliche Stereotypen über bestimmte sexuelle Orientierungen oder Geschlechtsidentitäten aufrechterhalten. Diese Stereotypen können soziale Ausgrenzung und Isolation unter LGBT-Personen fördern und die mit ihrer Identität verbundenen Stigmata weiter stärken. Darüber hinaus können KI-basierte Gesundheitstechnologien wie Chatbots möglicherweise keine genaue Diagnose von Zuständen ermöglichen, die LGBT-Patienten betreffen, wenn ihnen umfassende Daten über die spezifischen Bedürfnisse dieser Bevölkerungsgruppe fehlen. Schließlich wurde gezeigt, dass Gesichtserkennungssoftware, die häufig in der Strafverfolgung verwendet wird, Transgender-Personen fälschlicherweise als ein anderes Geschlecht identifiziert, was zu falschen Verhaftungen und Inhaftierungen führt. Um diese ethischen Herausforderungen anzugehen, müssen Forscher und Entwickler zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair und inklusiv sind. Ein Ansatz beinhaltet die Verwendung verschiedener Datensätze, die LGBT-Personen in den Entwicklungsprozess einbeziehen. Dies kann Partnerschaften mit Organisationen wie GLAAD oder HRC beinhalten, um Daten über die Erfahrungen und Bedürfnisse von LGBT-Communities zu sammeln. Eine andere Strategie besteht darin, Entscheidungsprozesse zu entwickeln, die viele Faktoren berücksichtigen, anstatt sich ausschließlich auf binäre Kategorien wie männlich/weiblich oder heterosexuell/homosexuell zu verlassen. Durch die Anerkennung der Komplexität der menschlichen Identität und des menschlichen Verhaltens können KI-Systeme im Laufe der Zeit genauer und gerechter werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass algorithmische Verzerrungen in der KI die Diskriminierung von LGBT-Personen verstärken können, indem bestehende soziale Vorurteile aufrechterhalten werden.
Mit sorgfältiger Überlegung und Zusammenarbeit zwischen Experten verschiedener Disziplinen ist es jedoch möglich, KI-Systeme zu schaffen, die Gleichheit und Empowerment innerhalb marginalisierter Gruppen fördern.
Welche Rolle spielen algorithmische Vorurteile in der künstlichen Intelligenz bei der Aufrechterhaltung der Diskriminierung von LGBT-Personen und wie lassen sich diese Vorurteile ethisch beseitigen?
Algorithmische Voreingenommenheit bezieht sich auf eine Situation, in der Algorithmen Ergebnisse liefern, die nicht unparteiisch, unvoreingenommen und auf objektiven Kriterien beruhen, sondern eher soziale Stereotypen und Vorurteile von Programmierern widerspiegeln. In Bezug auf am Arbeitsplatz angewandte KI-Technologien können solche Vorurteile beispielsweise zu unfairen Arbeitsplatzwahlen und Beförderungsentscheidungen führen.