L'identification de genre a toujours été un aspect important de la conception sociale de la société. Pendant des siècles, on pensait qu'il y avait deux types; hommes et femmes.
Cependant, les progrès technologiques récents ont permis d'identifier non seulement deux sexes. L'intelligence artificielle est maintenant utilisée pour identifier différents types de sexes, y compris transgenres et non binaires. Bien que cette innovation soit bénéfique, la formation à l'intelligence artificielle à la compréhension de la diversité des sexes soulève de nombreux problèmes éthiques. Dans cet article, ces considérations éthiques seront expliquées en détail.
Considérations éthiques Premièrement: les questions de confidentialité
L'une des considérations éthiques importantes qui se posent lors de l'utilisation de l'intelligence artificielle pour catégoriser l'identité de genre sont les questions de confidentialité. Par exemple, si quelqu'un veut former un système d'intelligence artificielle à reconnaître le sexe d'une personne, il doit fournir des informations personnelles telles que le nom, l'âge, l'emplacement et les photos. Ces données peuvent inclure des informations confidentielles qui peuvent entraîner un accès non autorisé ou une violation de la sécurité.
En outre, les personnes qui ne veulent pas que leurs identités soient connues publiquement peuvent ne pas vouloir partager ces détails avec d'autres sans en comprendre les conséquences.
Deuxième considération éthique: préjugés et discrimination
Un autre problème éthique est le préjugé et la discrimination. Lors de la conception d'un algorithme, les ingénieurs doivent s'assurer qu'il ne préfère pas un groupe particulier à un autre. Sinon, la technologie peut conduire à des résultats partiaux fondés sur la race, la religion, l'orientation sexuelle, le handicap, etc., qui peuvent causer des dommages involontaires.
Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique formé pour détecter les femmes enceintes marquera toutes les images féminines en tant que telles, qu'elles soient enceintes ou non. Cela peut conduire à des faux positifs qui mettent ceux qui ne s'attendent pas à un risque de déni de service. Pour résoudre ce problème, les développeurs doivent inclure des mesures telles que réapprendre les modèles après les avoir testés sur des scénarios réels.
Considération éthique 3: Collecte et utilisation des données
Les systèmes d'intelligence artificielle ont besoin d'un grand nombre de données pour une formation précise; la question se pose donc de savoir ce qui se passe avec les informations recueillies une fois le processus d'apprentissage terminé. Sera-t-elle conservée? Comment sera-t-il utilisé? Peut-on le partager? Ces questions soulèvent des problèmes de confidentialité, car la plupart des utilisateurs n'auront probablement aucun contrôle sur la façon dont leurs données sont traitées par des tiers.
Par exemple, lorsqu'un utilisateur télécharge des photos à des fins de classification par sexe, d'autres entreprises peuvent acheter des données ou y accéder sans autorisation. Cela soulève des préoccupations quant à la propriété et à l'abus des données.
En conclusion, l'intelligence artificielle a révolutionné notre monde, mais son utilisation dans la catégorisation de l'identité de genre exige un examen attentif de diverses questions éthiques. Les développeurs doivent donner la priorité à la sécurité, minimiser les préjugés et protéger les données personnelles recueillies au cours du processus d'apprentissage. Ils devraient également tenir compte des effets à long terme de l'utilisation de l'IA sur l'interprétation de l'identité de genre et éviter de créer une discrimination ou d'exclure l'accès de certains groupes aux services nécessaires.
Quelles considérations éthiques surgissent lorsque l'intelligence artificielle apprend à catégoriser ou à interpréter l'identité de genre d'une personne ?
Il y a plusieurs considérations éthiques qui peuvent résulter de l'apprentissage des systèmes d'IA pour classer ou interpréter l'identité de genre d'une personne. La confidentialité est un problème majeur ; étant donné que les renseignements personnels, comme l'identité de genre, sont souvent confidentiels et peuvent être utilisés à des fins discriminatoires, des précautions strictes doivent être prises pour s'assurer que ces données restent confidentielles et sécurisées.