La experiencia queer de la encarnación, la fluidez de la identidad y la multiplicidad temporal plantean problemas significativos en la forma en que los algoritmos de inteligencia artificial interpretan y predicen el comportamiento humano. Estas perspectivas únicas pueden no encajar suavemente en categorías predefinidas o cumplir con las normas establecidas, lo que puede llevar a errores en la exactitud de la predicción. A medida que más personas se enteran de estos problemas y abogan por una visión más amplia en el desarrollo de algoritmos, es importante entender cómo las identidades extrañas forman las formas en que las máquinas aprenden de los datos.
Considere la experiencia de implementación. Las personas queer a menudo desafían las binarias de género tradicionales, borrando las fronteras entre las características masculinas y femeninas. Esta fluidez puede confundir los modelos de aprendizaje automático que dependen de clasificaciones binarias como «masculino» y «femenino».
Si una persona se presenta como no binaria pero utiliza sus pronombres, su sexo puede ser malinterpretado por un algoritmo desarrollado para analizar modelos de lenguaje. Lo mismo ocurre con las personas transgénero, cuyas identidades cambian con el tiempo, rompiendo las suposiciones de rasgos estables. Además, es posible que algunas personas extrañas no se identifiquen en absoluto con ningún género en particular, lo que complica aún más la categorización.
Considere la fluidez de la personalidad. Muchas personas queer no cumplen con etiquetas rígidas como heterosexuales, homosexuales, bisexuales o asexuales. En cambio, sus orientaciones y atractivos sexuales son matizados, cambiando con el tiempo dependiendo del contexto o la experiencia. Esta fluidez puede dificultar a los sistemas de IA la predicción exacta de preferencias o comportamientos, especialmente cuando estos sistemas dependen de datos históricos de interacciones pasadas. Del mismo modo, las relaciones poliamorosas incluyen a varios socios que pueden cambiar con el tiempo, desafiando los supuestos de monogamia y compromiso.
La multiplicidad temporal se refiere a cómo las experiencias extrañas del tiempo pueden diferir de las expectativas básicas. Algunas personas extrañas pueden moverse en el tiempo a diferentes velocidades o percibirlo de manera diferente, mientras que otras experimentan eventos que no están en orden. Esto puede llevar a dificultades en la simulación predictiva, ya que los algoritmos luchan por tener en cuenta estructuras temporales no convencionales.
Algunas personas extrañas han sufrido lesiones o malos tratos, lo que puede afectar la forma en que se miran en el tiempo.
Para resolver estos problemas, los investigadores deben ampliar el alcance de sus conjuntos de datos para incluir diferentes perspectivas y considerar formas alternativas de organizar la información. También deben desarrollar algoritmos que proporcionen mayor flexibilidad y adaptación a las circunstancias cambiantes. Reconociendo las perspectivas y experiencias únicas de las comunidades queer, podemos crear modelos de aprendizaje automático más precisos e inclusivos que reflejen mejor la realidad humana.
La encarnación, la fluidez de la identidad y la multiplicidad temporal plantean problemas significativos para las hipótesis de modelado predictivo de la IA.
Al reconocer e incorporar la experiencia queer en el diseño algorítmico, podemos crear sistemas más precisos y representativos que sirvan mejor a todos los usuarios.
¿Cómo la extraña experiencia de implementación, la fluidez de la identidad y la multiplicidad temporal cuestionan los supuestos de la simulación predictiva de la IA?
Queer experiences of implementation, identity fluidity, and temporal multiplicity have significant implications for artificial intelligence (AI) predictive modeling допущения. Estos conceptos sugieren que las personas pueden no encajar suavemente en categorías predefinidas o encajar con las ideas generalmente aceptadas sobre el campo, la sexualidad o el tiempo. Como resultado, los sistemas de IA diseñados con estos supuestos pueden no representar o anticipar con precisión las necesidades y el comportamiento de personas extrañas.