Identifizierung von Bias in KI-Systemen in Bezug auf LGBT-Bevölkerungsgruppen
Eine Möglichkeit, Bias in KI-Systemen zu identifizieren, besteht darin, die Datensätze zu untersuchen, mit denen sie trainiert werden. Wenn der Datensatz die Vielfalt der Bevölkerung nicht genau widerspiegelt, kann dies zu verzerrten Ergebnissen führen. Wenn der Datensatz beispielsweise Bilder von heterosexuellen Paaren, aber nicht von gleichgeschlechtlichen Paaren enthält, kann ein auf diesen Daten trainierter Algorithmus schwule und lesbische Paare möglicherweise nicht erkennen. Um diese Art von Voreingenommenheit zu mildern, können Forscher vielfältigere Datensätze sammeln oder bestehende mit zusätzlichen Proben ergänzen. Außerdem können Algorithmen entwickelt werden, um explizit Geschlecht und sexuelle Orientierung bei Entscheidungen zu berücksichtigen. Dies beinhaltet die Definition von Regeln für die Interpretation von Daten durch das System und die entsprechenden Ergebnisse in verschiedenen Situationen.
Ein weiterer Ansatz ist die Prüfung des Codes, der dem KI-System zugrunde liegt. Durch die Überprüfung der Logik und der Entscheidungsprozesse des Algorithmus können Forscher nach Mustern suchen, die auf eine Voreingenommenheit gegenüber bestimmten Gruppen hinweisen. Sie können dann den Algorithmus ändern, um diese Vorurteile zu beseitigen. Schließlich kann das Testen eines KI-Systems auf realen Daten dazu beitragen, unbeabsichtigte Konsequenzen seiner Entwicklung zu erkennen. Indem das System verschiedenen Szenarien ausgesetzt wird, können Forscher sicherstellen, dass es faire Ergebnisse für alle Bevölkerungsgruppen liefert.
Strategien zur Abschwächung von Bias in KI-Systemen
Es gibt mehrere Strategien zur Abschwächung von Bias in KI-Systemen gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen. Ein Ansatz ist die Verwendung von kontradiktorischem Training, bei dem der Algorithmus trainiert wird, um falsche Vorhersagen zu erkennen und zu korrigieren. Eine andere Strategie besteht darin, neue Algorithmen zu entwickeln, die speziell für den Umgang mit mehrdeutigen oder komplexen Fällen im Zusammenhang mit sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität entwickelt wurden. Diese Algorithmen können Kontextinformationen und soziale Normen in den Entscheidungsprozess einbeziehen. Schließlich können Forscher auch mit Interessengruppen aus unterrepräsentierten Gemeinschaften zusammenarbeiten, um gemeinsam Lösungen zu entwickeln, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Zum Beispiel könnte ein Gesundheitsdienstleister mit LGBT-Patienten zusammenarbeiten, um einen Algorithmus zu erstellen, der STIs basierend auf Symptomen genau diagnostiziert. Durch die Zusammenarbeit mit Mitgliedern der Community können Forscher sicherstellen, dass der resultierende Algorithmus die einzigartigen Bedürfnisse marginalisierter Gruppen erfüllt.
Insgesamt erfordert die Identifizierung und Abschwächung von Verzerrungen in KI-Systemen einen vielschichtigen Ansatz. Forscher müssen die Daten berücksichtigen, die verwendet werden, um den Algorithmus, die Art und Weise, wie der Code geschrieben wird, und die tatsächlichen Anwendungen der Technologie zu trainieren. Durch die Zusammenarbeit mit verschiedenen Interessengruppen können sie integrativere und effizientere Systeme schaffen, die allen gleichermaßen dienen.
Welche Strukturen gibt es, um Vorurteile in KI-Systemen gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen zu erkennen und abzumildern und wie effektiv sind diese Strategien?
Forscher haben mehrere Grundlagen vorgeschlagen, um Bias in Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) zu identifizieren, die Lesben, Schwule, Bisexuelle und Transgender (LGBT) betreffen können. Ein solcher Rahmen ist die „Diversity in Design“ -Struktur, die die Bedeutung unterschiedlicher Perspektiven bei der Entwicklung von KI-Systemen unterstreicht.