Comment les technologies d'intelligence artificielle peuvent-elles par inadvertance renforcer les préjugés sociaux dans l'interprétation ou la catégorisation de l'identité de genre?
La question de savoir comment l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour reconnaître, interpréter ou catégoriser l'identité de genre devient de plus en plus urgente à mesure que ces systèmes deviennent de plus en plus courants dans notre vie quotidienne. Bien que l'IA puisse apporter de nombreux avantages à la société, on craint aussi qu'elle ne renforce involontairement les normes sociales existantes et les préjugés sexistes. Cet article traitera de certaines des façons possibles dont cela pourrait se produire.
L'un des domaines où les systèmes d'intelligence artificielle peuvent avoir des difficultés à représenter avec précision l'identité de genre est la technologie de reconnaissance. Le logiciel de reconnaissance faciale repose souvent sur des ensembles de données qui ont été formés à partir d'images de personnes provenant de populations de cisgenres principalement blanches. En conséquence, l'algorithme peut ne pas reconnaître avec précision les personnes appartenant à des personnes qui ne correspondent pas à cette forme, y compris celles qui s'identifient en dehors du double sexe traditionnel.
Par exemple, les femmes transgenres peuvent être identifiées à tort comme des hommes en raison de leurs traits faciaux qui ne correspondent pas à la définition de l'ensemble d'apprentissage de ce qui constitue la féminité. En outre, les personnes non binaires peuvent être mal marquées comme des hommes ou des femmes, selon l'option qu'ils choisissent lors de la configuration. De même, les systèmes d'intelligence artificielle conçus pour analyser les schémas vocaux peuvent également lutter contre la reconnaissance exacte des voix de personnes dont le discours ne correspond pas aux attentes typiques de leur expression de genre.
Un autre problème avec l'IA et la reconnaissance du sexe est lié au traitement du langage. Les algorithmes de traitement du langage naturel (PNL) reposent largement sur des ensembles de données écrites et orales qui peuvent contenir des termes et des expressions sexistes ou homophobes. Si le système de PNL est formé à ces données, cela peut perpétuer les stéréotypes nocifs et les distorsions des communautés marginalisées.
Par exemple, si un système d'IA est confronté à une proposition du type « il prépare bien », il peut l'interpréter comme plus positive que si c'était « lui » à la place. Cela renforce les rôles et les préjugés sexistes en ce qui concerne la bonne conduite des hommes et des femmes.
Dans certains cas, le biais peut également se produire lorsque les systèmes d'intelligence artificielle tentent de classer ou de classer les éléments en fonction de leur identité de genre présumée.
Par exemple, un logiciel de reconnaissance d'image peut classer par erreur certains types de vêtements comme masculins ou féminins, conduit à des résultats inexacts lorsque vous essayez d'identifier le sexe du propriétaire. Même des produits ou des services apparemment neutres peuvent être victimes de telles erreurs d'étiquetage, ce qui pourrait empêcher les personnes qui ne respectent pas les normes traditionnelles en matière de genre d'y accéder.
Pour résoudre ces problèmes, les développeurs doivent réfléchir soigneusement à la façon d'enseigner et de tester les systèmes d'IA pour la précision et l'inclusion. Ils doivent s'assurer que les ensembles de données de formation comprennent des exemples représentant différents groupes et contextes et éviter de se fier uniquement aux perspectives et hypothèses cisgenres.
En outre, ils doivent être transparents quant à tout biais potentiel dans leurs modèles afin que les utilisateurs puissent prendre des mesures pour en atténuer les effets. En donnant la priorité aux pratiques de conception inclusives, nous pouvons veiller à ce que les technologies de l'IA ne renforcent pas involontairement les préjugés sociaux autour de l'identité de genre.
L'IA a un énorme potentiel pour révolutionner de nombreuses industries, mais doit également être utilisée de manière responsable. Les concepteurs doivent donner la priorité aux principes de conception inclusive afin que l'IA ne renforce pas les normes sociales existantes en matière d'identité de genre. Cela contribuera à créer un monde plus juste dans lequel chacun sera traité avec respect et dignité, quelle que soit son identité.
Comment les technologies d'intelligence artificielle peuvent-elles par inadvertance renforcer les préjugés sociaux dans l'interprétation ou la catégorisation de l'identité de genre ?
Le développement de l'intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, avec la croissance des applications dans différents secteurs, y compris la santé, la finance, l'éducation, et plus récemment la recherche sur le genre. L'un des domaines où l'IA est utilisée est l'analyse de l'identité de genre en identifiant les caractéristiques qui sont généralement associées à chaque sexe.