Las personas LGBT a menudo enfrentan discriminación basada en su identidad, lo que puede tener consecuencias negativas en diversos aspectos de la vida, como el empleo, la salud, la educación y la vivienda pública. Además de los prejuicios y el fanatismo por parte de los individuos, también existen formas sistémicas de sesgo que pueden aumentar esta discriminación, incluyendo las incorporadas en los algoritmos utilizados en los sistemas de inteligencia artificial (IA). Este artículo examina cómo los prejuicios algorítmicos perpetúan la discriminación contra las personas LGBT y discute estrategias para abordar éticamente estos prejuicios.
Los algoritmos son conjuntos de instrucciones que indican a los equipos qué hacer. Están diseñados para tomar decisiones basadas en los datos introducidos, a menudo utilizando análisis estadísticos para identificar patrones y tendencias.
Sin embargo, cuando los datos utilizados para enseñar el sistema de IA son incompletos o sesgados, esto puede conducir a errores en la toma de decisiones que conducirán a resultados injustos.
Por ejemplo, un sistema de IA capacitado para analizar las solicitudes de empleo puede omitir a candidatos calificados que tienen nombres inusuales o características no conformes con el género, lo que da lugar a una falta de diversidad en las prácticas de contratación. Asimismo, un sistema de inteligencia artificial diseñado para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito puede ser menos probable que marque las compras realizadas por personas transgénero debido a patrones históricos de discriminación en los servicios financieros.
Hay varias maneras en que los prejuicios algorítmicos pueden afectar a las personas LGBT.
Por ejemplo, las aplicaciones de citas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para seleccionar usuarios basados en sus preferencias pueden perpetuar estereotipos dañinos sobre ciertas orientaciones sexuales o identidades de género. Estos estereotipos pueden contribuir a la exclusión social y la exclusión entre las personas LGBT y reforzar aún más los estigmas relacionados con su identidad.
Además, es posible que las tecnologías de salud basadas en inteligencia artificial, como los chatbots, no permitan diagnosticar con precisión las afecciones que afectan a los pacientes LGBT si carecen de datos exhaustivos sobre las necesidades específicas de esta población.
Finalmente, se ha demostrado que el software de reconocimiento facial comúnmente utilizado en la aplicación de la ley identifica erróneamente a las personas transgénero como otro sexo, lo que resulta en arrestos y detenciones incorrectas.
Para resolver estos problemas éticos, los investigadores y desarrolladores deben trabajar juntos para que los sistemas de IA sean justos e inclusivos. Uno de los enfoques incluye el uso de diferentes conjuntos de datos que incluyen a personas LGBT en el proceso de desarrollo. Esto puede incluir asociarse con organizaciones como GLAAD o HRC para recopilar datos sobre las experiencias y necesidades de las comunidades LGBT. Otra estrategia es desarrollar procesos de toma de decisiones que tengan en cuenta múltiples factores, en lugar de depender exclusivamente de categorías binarias como la masculina/femenina o la heterosexual/homosexual. Reconociendo las complejidades de la identidad y el comportamiento humanos, los sistemas de IA pueden llegar a ser más precisos y justos con el tiempo.
En conclusión, las distorsiones algorítmicas en la IA pueden aumentar la discriminación contra las personas LGBT al perpetuar los prejuicios sociales existentes.
Sin embargo, con una cuidadosa consideración y colaboración entre expertos en diferentes disciplinas, es posible establecer sistemas de IA que promuevan la igualdad y el empoderamiento dentro de los grupos marginados.
¿Qué papel juegan los prejuicios algorítmicos en la inteligencia artificial para mantener la discriminación contra las personas LGBT y cómo es éticamente posible eliminar estos prejuicios?
El sesgo algorítmico se refiere a una situación en la que los algoritmos producen resultados que no son imparciales, imparciales y se basan en criterios objetivos, sino que reflejan estereotipos sociales y prejuicios de los programadores. Por ejemplo, desde el punto de vista de las tecnologías de inteligencia artificial aplicadas en el lugar de trabajo, tales prejuicios pueden dar lugar a elecciones laborales injustas y decisiones de ascenso.