Entwickler künstlicher Intelligenz tragen ethische Verantwortung dafür, dass ihre Programme so konzipiert und gestaltet werden, dass sie keine Form der Diskriminierung von LGBTQIA + Personen fördern oder verewigen. Diese Verantwortung geht über die ersten Phasen von Design und Entwicklung hinaus und muss in jeder Phase des Programmlebenszyklus, einschließlich Tests und Bereitstellung, erfüllt werden. Die Umsetzung dieser Verantwortung erfordert gezielte Anstrengungen und ständige Wachsamkeit, um potenzielle Vorurteile in Algorithmen, Datensätzen und Benutzerinteraktionen zu erkennen und zu beseitigen.
Die Hauptverantwortung für KI-Entwickler besteht darin, Algorithmen zu erstellen, die inklusiv und diskriminierungsfrei sind, insbesondere wenn es um Geschlechterausdruck und Identität geht. Entwickler sollten bei der Entwicklung ihrer Systeme darauf verzichten, binäre Kategorien wie männlich/weiblich oder heterosexuell/homosexuell zu verwenden. Stattdessen sollten sie eine geschlechtsneutrale Sprache enthalten und es den Nutzern ermöglichen, sich nach ihrer Wahl selbst zu identifizieren. Sie sollten auch vermeiden, sich ausschließlich auf körperliche Merkmale zu verlassen, um das Geschlecht oder die Sexualität einer Person zu bestimmen, wie zum Beispiel den Ton der Stimme oder die Wahl der Kleidung.
Ein weiterer wichtiger Schritt auf dem Weg zur praktischen Umsetzung ethischer Verantwortlichkeiten besteht darin, sicherzustellen, dass die für das Training des Algorithmus verwendeten Daten die Vielfalt der Bevölkerung widerspiegeln. Entwickler sollten repräsentative Datensätze sammeln und verwenden, die verschiedene Rassen, Geschlechter, sexuelle Orientierungen und andere Identitäten repräsentieren, um Bias in den Ergebnissen zu verhindern. Darüber hinaus sollten Entwickler versuchen, jede Form von Vorurteilen in den Daten zu beseitigen, wie z. B. historische Diskriminierung und Stereotypen, die zu unfairen Ergebnissen führen können.
KI-Entwickler spielen eine Rolle bei der Schaffung inklusiver Schnittstellen, die alle Benutzer unabhängig von ihrer Geschlechtsidentität oder sexuellen Orientierung unterstützen. Dies beinhaltet die Bereitstellung von Auswahlmöglichkeiten für das Pronomen während der Registrierung und die Möglichkeit, die Schnittstelle basierend auf individuellen Präferenzen anzupassen. Darüber hinaus müssen sie sicherstellen, dass ihre Produkte nicht auf Stereotypen oder Annahmen über Menschen mit LGBTQIA + basieren, sondern ein individuelles Erlebnis bieten, das ihren individuellen Bedürfnissen entspricht.
Nach der Einführung eines KI-Programms müssen Entwickler weiterhin die Leistung und das Feedback der Benutzer überwachen. Sie sollten regelmäßig bewerten, ob das System faire und objektive Ergebnisse liefert, und Korrekturmaßnahmen ergreifen, wenn dies nicht der Fall ist. Dies kann die Anpassung von Algorithmen, die Validierung von Datenquellen und die Interaktion mit verschiedenen Communities umfassen, um Feedback zu sammeln.
Schließlich müssen die Entwickler ständig in neuen Entwicklungen rund um Gender-Ausdruck und Identität geschult werden und diese in ihre Projekte einfließen lassen. Abschließend ist festzuhalten, dass KI-Entwickler für die Schaffung von Systemen verantwortlich sind, die frei von Diskriminierung gegenüber LGBTQIA + Bevölkerungsgruppen sind, und dieses Engagement erfordert gezielte Anstrengungen während des gesamten Entwicklungsprozesses. Indem sie Inklusion priorisieren, unterschiedliche Standpunkte vertreten, Interaktionen personalisieren und die Wirksamkeit des Programms kontinuierlich überwachen, können sie diese ethische Verantwortung erfolgreich umsetzen.
Welche ethischen Verantwortlichkeiten haben KI-Entwickler, um Diskriminierung von LGBT-Bevölkerungsgruppen zu verhindern, und wie können diese Verantwortlichkeiten umgesetzt werden?
Die ethische Verantwortung von KI-Entwicklern liegt in der Schaffung inklusiver Algorithmen, die keine Voreingenommenheit aufgrund von sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder anderen Faktoren aufrechterhalten. Dazu gehört die Entwicklung von Modellen, die für unterschiedliche kulturelle Bedingungen und Kontexte sensibel sind. Dies erfordert auch ein gründliches Testen der Algorithmen, um sicherzustellen, dass sie nicht versehentlich bestimmte Gruppen gegenüber anderen bevorzugen.