LGBT-Personen sind in verschiedenen Bereichen, einschließlich Technologie, mit Vorurteilen und Diskriminierung konfrontiert. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein solcher Bereich, in dem bei der Verringerung dieser Vorurteile erhebliche Fortschritte erzielt wurden. Einige von ihnen sind jedoch immer noch weit verbreitet, was zu einer unfairen Behandlung von LGBT-Personen führt. Dieser Aufsatz diskutiert bestehende Strukturen zur Erkennung und Beseitigung von Vorurteilen gegen sie in künstlichen Intelligenzsystemen und deren Wirksamkeit.
Es gibt mehrere Strukturen, um Vorurteile in KI-Systemen zu erkennen. Ein Ansatz ist die Annotation von Daten, die die Kennzeichnung von Daten beinhaltet, die verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren. Dies erfordert Experten, die das Thema gut genug verstehen, um implizite oder explizite Vorurteile zu identifizieren, die in ihnen existieren können.Eine andere Methode ist ein algorithmisches Audit, das untersucht, wie Algorithmen auf der Grundlage von Eingabedaten Entscheidungen treffen, und vergleicht ihre Schlussfolgerung mit dem Urteil einer Person. Beide Methoden erfordern qualifiziertes Personal, das speziell geschult ist, um Vorurteile gegen LGBT-Personen zu erkennen.
Einmal identifiziert, können Strategien eingesetzt werden, um Vorurteile in KI-Systemen zu beseitigen. Eine Strategie besteht darin, die Systemarchitektur zu ändern, um Vorurteile zu beseitigen oder zu reduzieren.
Zum Beispiel können Entwickler ein System erstellen, das sich nicht auf die Gendersprache stützt oder eher auf kontextbezogene Hinweise als auf binäre Kategorien. Eine weitere Option ist die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die aus verschiedenen Datensätzen lernen, die unterschiedliche Standpunkte repräsentieren, beispielsweise aus LGBT-Communities. Trotz dieser Bemühungen bleibt die Lösung des Problems der Voreingenommenheit in KI-Systemen aufgrund der Komplexität der verwendeten Technologie eine Herausforderung. Die Erfolgsrate hängt von Faktoren wie Art und Schwere des Offsets, der Verfügbarkeit verschiedener Datensätze und der Komplexität der zur Erkennung des Offsets verwendeten Tools ab. Darüber hinaus sind einige Vorurteile schwer zu erkennen, weil sie unterbewusst oder in komplexen Entscheidungsprozessen verborgen sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zwar Fortschritte beim Abbau von Vorurteilen gegenüber LGBT-Personen in KI-Systemen erzielt wurden, es jedoch noch viel Arbeit bleibt, um eine faire Behandlung aller Menschen unabhängig von sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität zu gewährleisten. Die Lösung dieses Problems erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit für Details, Fachwissen und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Interessengruppen, einschließlich Entwicklern, Forschern, politischen Entscheidungsträgern und Nutzern.
Welche Strukturen gibt es, um Vorurteile gegen LGBT-Personen in KI-Systemen zu erkennen und zu beseitigen und wie effektiv sind diese Strategien?
KI-Systeme verlassen sich häufig auf Datensätze, die voreingenommene Informationen enthalten können, was zu voreingenommenen Entscheidungen und Ergebnissen führen kann. Diese Voreingenommenheit kann besonders schädlich sein, wenn es darum geht, sexuelle Orientierung und Geschlechtsidentität zu identifizieren, da Menschen aus unterrepräsentierten Gemeinschaften möglicherweise keinen Zugang zu einer genauen und vielfältigen Datenrepräsentation haben.