La relation entre l'orientation sexuelle et l'identité de genre joue un rôle important dans le domaine de l'intelligence artificielle et de ses applications dans diverses industries. Alors que de plus en plus d'entreprises utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour leurs processus décisionnels, les préjugés non intentionnels qui favorisent les individus cisgenres hétérosexuels au détriment des autres suscitent de plus en plus d'inquiétude. Le terme « partialité » désigne toute notion ou jugement partial résultant d'informations incomplètes ou de données inexactes. Dans ce contexte, cela implique que certains groupes sont défavorisés lorsque leurs caractéristiques ne correspondent pas à celles utilisées pour l'apprentissage des modèles d'IA.
Par exemple, si l'algorithme a été formé en utilisant des ensembles de données d'hommes et de femmes directs, mais en excluant les gays, il lui serait difficile de faire des prévisions précises sur les groupes LGBT. Il en résulte des inégalités dans les résultats et renforce les stéréotypes négatifs qui peuvent être préjudiciables aux individus et à la société dans son ensemble.
Plusieurs mécanismes favorisent les préjugés à l'égard des populations LGBT dans les systèmes d'IA. L'un de ces mécanismes est le décalage du choix des données. Les professionnels des données utilisent généralement de grands ensembles de données pour apprendre des modèles d'apprentissage automatique, mais ils peuvent exclure des groupes spécifiques en raison d'un manque de présentation ou de problèmes de confidentialité. Un autre mécanisme est le biais algorithmique, dans lequel les algorithmes étudient les modèles à partir des données existantes et les appliquent à de nouveaux cas sans tenir compte des circonstances individuelles.
En outre, les préjugés humains peuvent être inclus dans l'IA par les concepteurs de langages de programmation qui codent avec des hypothèses basées sur leur vision du monde.
Enfin, le décalage de vérification se produit au cours des phases de test, lorsque les évaluateurs mesurent la performance du modèle en fonction des résultats attendus et non des résultats réels.
Pour résoudre ces problèmes, les fondements éthiques doivent guider le développement équitable des algorithmes. L'éthique est liée aux principes moraux et aux valeurs qui régissent le comportement. Ainsi, il fournit des recommandations pour la création d'algorithmes justes et équitables qui s'appliquent également à tous les utilisateurs.
Par exemple, les développeurs peuvent utiliser des critères explicites pour assurer la diversité dans la formation des ensembles de données et effectuer des tests rigoureux avant de déployer des solutions d'IA. Elles peuvent également comprendre des mesures de détection en temps réel du biais et de correction correspondante de celui-ci.
En outre, la transparence est essentielle, car les utilisateurs ont besoin d'explications claires sur la façon dont leurs informations personnelles seront utilisées et de mesures de protection contre les abus. En suivant les meilleures pratiques, les développeurs peuvent créer des produits inclusifs qui profitent à tous, quelle que soit leur orientation sexuelle ou leur identité de genre.
Quels mécanismes dans l'IA favorisent les préjugés à l'égard des populations LGBT et comment un cadre éthique peut-il guider le développement algorithmique équitable ?
Les mécanismes qui favorisent les préjugés à l'égard de la population LGBT en IA comprennent la présentation de données et des méthodes d'apprentissage qui perpétuent les stéréotypes culturels et les préjugés existants. Ces facteurs conduisent les algorithmes à prendre des décisions sur la base d'informations incomplètes, ce qui marginalise souvent les personnes LGBT en limitant leur accès aux ressources, aux services et aux possibilités. Un cadre éthique peut guider le développement algorithmique équitable en favorisant la transparence, la responsabilité et l'inclusion dans le développement et le déploiement de l'IA.