L'intelligence artificielle (IA) a fait des progrès considérables dans divers domaines, de la santé à la finance et au divertissement.
Cependant, il représente également un problème unique quand il s'agit de préjugés envers les lesbiennes, les gays, les bisexuels, les transgenres (LGBT). Comme les algorithmes d'IA sont conçus pour l'apprentissage des données et la prise de décision basée sur des modèles, ils peuvent hériter de biais de ces données s'ils sont incomplets, biaisés ou trompeurs. Cela signifie que les systèmes d'IA peuvent perpétuer les stéréotypes et les préjugés à l'égard de la population LGBT, ce qui entraînera des résultats inégaux dans des domaines tels que l'emploi, le logement, l'éducation et la santé. Pour obtenir des résultats équitables pour tous, les développeurs doivent mettre en place un cadre éthique qui favorise l'équité et l'inclusion. Ces structures comprennent plusieurs mécanismes, dont la représentation, l'atténuation, la vérification, la surveillance et la responsabilisation. En mettant en œuvre ces mécanismes, les développeurs peuvent créer des systèmes d'IA qui ne discriminent pas les personnes LGBT et leur donnent des chances égales.
Premièrement, les développeurs doivent veiller à ce que les LGBT soient correctement représentés dans leurs ensembles de données. Si les personnes LGBT ne sont pas suffisamment représentées dans les données utilisées pour enseigner les modèles d'IA, le système reflétera probablement ces préjugés et ne reflétera pas exactement la diversité de la population. Les développeurs doivent donc travailler avec différents groupes pour collecter des données précises et représentatives qui incluent les personnes LGBT. Ils doivent également éviter d'utiliser des pronoms sexospécifiques dans leur code et plutôt utiliser un langage non binaire, par exemple « ils/elles », ce qui permet au système d'être plus inclusif.
Deuxièmement, les développeurs peuvent mettre en œuvre des méthodes telles que le nettoyage des données et la transfiscalisation pour minimiser les préjugés contre les LGBT. Le nettoyage des données implique la suppression de toute information susceptible d'entraîner une discrimination, tandis qu'un échantillonnage excessif augmente le nombre d'instances de groupes sous-représentés dans les données. Cela garantit que le système reconnaît et représente tous de la même manière.
Par exemple, si un modèle est formé sur un ensemble de données où seulement 5 % des images incluent des paires gays, il peut les interpréter comme anormales ou inhabituelles, ce qui conduit à des décisions erronées. Troisièmement, les développeurs peuvent surveiller régulièrement les performances de leurs algorithmes à l'aide de méthodes telles que l'IA explicable (XAI). XAI utilise des visualisations et d'autres outils pour montrer comment l'algorithme prend ses décisions, permettant aux développeurs d'identifier tous les schémas ou préjugés qui peuvent affecter des groupes spécifiques. De cette façon, ils peuvent rapidement détecter et corriger toute injustice dans le système.
Enfin, les développeurs peuvent être responsables des résultats de leurs systèmes. Ils doivent suivre les indicateurs tels que l'exactitude, l'équité et l'inclusion et publier ouvertement les résultats, permettant aux autres de mesurer leurs progrès.
En outre, ils peuvent créer des politiques et des procédures qui garantissent la transparence et résolvent rapidement les problèmes lorsqu'ils surviennent.
En conclusion, l'introduction d'un cadre éthique dans le développement de l'IA est essentielle pour obtenir des résultats équitables pour toutes les populations, y compris les personnes LGBT. Les développeurs doivent représenter adéquatement les différents groupes, effacer les données pour éliminer les biais, utiliser un échantillon redondant pour équilibrer la vue, surveiller les performances du système avec XAI et être responsables des résultats. Ces mécanismes aideront à mettre en place des systèmes d'IA qui ne font pas de discrimination à l'égard des LGBT et leur offrent des chances égales.
Quels mécanismes dans l'IA favorisent les préjugés à l'égard des populations LGBT et comment les développeurs peuvent-ils mettre en place un cadre éthique pour assurer des résultats équitables ?
Il a été constaté que les systèmes d'intelligence artificielle (IA) présentaient des préjugés à l'égard des lesbiennes, des gays, des bisexuels et des transgenres (LGBT), ce qui a souvent donné des résultats discriminatoires. Cela est dû en grande partie à la dépendance aux ensembles de données qui ne représentent pas correctement ces groupes ou sont eux-mêmes biaisés.