KI ist eine spannende neue Technologie, die viele potenzielle Vorteile für die Gesellschaft hat, aber auch Risiken birgt. Ein Bereich, in dem KI besonders schädlich sein kann, ist die Interaktion mit marginalisierten Gemeinschaften wie der LGBT-Bevölkerung. Wenn KI-Algorithmen verwendet werden, um Entscheidungen über Einstellung, Unterkunft, Kredit, Gesundheitsversorgung oder Strafjustiz zu treffen, können sie bestehende Vorurteile und Diskriminierungen aufrechterhalten, wenn sie nicht richtig entwickelt sind. Dieser Artikel wird untersuchen, welche praktischen Mechanismen es gibt, um KI-Vorurteile gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen zu erkennen, zu verhindern und zu mildern und wie effektiv sie in der Praxis sind.
Lassen Sie uns zunächst einige Begriffe definieren. Der Begriff „KI" bezieht sich auf Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Spracherkennung, Entscheidungsfindung oder datenbasiertes Lernen. Der Begriff „Offset" bezieht sich auf einen systematischen Fehler in diesen Prozessen, der durch fehlerhafte Eingaben oder schlechte Programmierung verursacht wird. Der Begriff „LGBT" steht für Lesben, Schwule, Bisexuelle und Transgender. Es umfasst Menschen, die sich nicht als streng männlich oder weiblich identifizieren oder die von Menschen unterschiedlichen Geschlechts angezogen werden.
Schließlich bezieht sich „Bevölkerung" auf jede Gruppe von Menschen mit gemeinsamen Merkmalen.
Eine Möglichkeit, KI-Vorurteile gegen LGBT-Gruppen zu verhindern, besteht darin, Datensätze zu trainieren. Trainingsdatensätze sind Sätze von Beispielen, die verwendet werden, um maschinelle Lernalgorithmen zu trainieren, um Muster in Daten zu erkennen. Wenn diese Beispiele nur Bilder von direkten, cisgenderen Personen enthalten (dh Personen, deren Geschlechtsidentität ihrem bei der Geburt zugewiesenen Geschlecht entspricht), dann kann der KI-Algorithmus beispielsweise Probleme haben, nicht-binäre Individuen zu erkennen. Um dies zu bekämpfen, können Forscher vielfältigere Trainingsdatensätze erstellen, die Bilder von LGBT-Personen enthalten. Dieser Ansatz hat jedoch Grenzen: Genügend Daten zu sammeln, um große Modelle zu trainieren, ist teuer und zeitaufwendig und löst das Problem der bestehenden Diskriminierung innerhalb bestehender Datenbanken nicht.
Ein weiterer Mechanismus ist die Verwendung von Fairness-Indikatoren bei der Entwicklung eines Modells. Fairness-Indikatoren messen, inwieweit ein KI-System verschiedene Gruppen gleich gut behandelt. Ein Indikator könnte zum Beispiel die Genauigkeit sein, die misst, wie genau ein Modell vorhersagt, ob jemand zu einer bestimmten Kategorie wie „männlich" oder „weiblich" gehört. Eine weitere Metrik kann eine entzerrte Wahrscheinlichkeit sein, die misst, ob sich die Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifizierung zwischen den Gruppen signifikant unterscheidet. Durch die Messung der Fairness können Entwickler feststellen, wann ihre Modelle voreingenommen sind, und entsprechende Anpassungen vornehmen.
Fairness-Indikatoren erfordern jedoch ein sorgfältiges Design und eine sorgfältige Implementierung, und sie sind nicht immer wirksam bei der Erkennung aller Formen von Voreingenommenheit.
Schließlich ist eine weitere Strategie der Einsatz erklärbarer KI-Systeme. Erklärbare KI-Systeme sorgen für Transparenz in Entscheidungsprozessen, sodass Nutzer nachvollziehen können, warum sie eine bestimmte Prognose abgegeben haben. Dies kann Benutzern helfen, Fehler im System zu erkennen und gegebenenfalls zu beheben. Erklärbare KI-Systeme können jedoch immer noch Vorurteile enthalten, da sie auf menschliche Interpretation angewiesen sind und Menschen auch zu Vorurteilen neigen. Im Allgemeinen existieren diese Mechanismen zwar, um Vorurteile der KI gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen zu verhindern, sind jedoch in der Praxis nicht immer wirksam. Entwickler müssen weiterhin hart daran arbeiten, dass ihre Algorithmen alle fair und vorurteilsfrei behandeln.Auf diese Weise können wir eine gerechtere und gerechtere Gesellschaft schaffen, in der jeder Zugang zu den Vorteilen dieser aufregenden neuen Technologie hat.
Welche praktischen Mechanismen gibt es, um KI-Vorurteile gegenüber LGBT-Bevölkerungsgruppen zu erkennen, zu verhindern und abzumildern, und wie effektiv sind diese in der Praxis?
KI-Bias bezieht sich auf ein Phänomen, bei dem KI-Systeme aufgrund ihrer Merkmale wie Geschlecht, Rasse, sexuelle Orientierung usw. unfaires Verhalten gegenüber bestimmten Personengruppen zeigen. Die Identifizierung von KI-Bias erfordert die Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Analyse auf das Vorhandensein von Mustern, die auf Diskriminierung hindeuten können. Die Vermeidung von KI-Bias beinhaltet den Einsatz von Techniken wie algorithmischen Audits und Diversity-Schulungen für Entwickler.