Les représentants LGBT sont confrontés à des préjugés et à la discrimination dans divers domaines, y compris la technologie. L'intelligence artificielle (IA) est l'un de ces domaines où des progrès considérables ont été réalisés pour réduire ces préjugés.
Cependant, certains d'entre eux restent courants, ce qui entraîne un traitement injuste des personnes LGBT. Cet essai examine les structures existantes pour détecter et éliminer les préjugés contre eux dans les systèmes d'intelligence artificielle et leur efficacité.
Il existe plusieurs structures pour identifier les préjugés dans les systèmes d'intelligence artificielle. L'une des approches est l'annotation des données, qui comprend le marquage des données utilisées pour l'apprentissage des modèles d'IA. Une autre méthode est l'audit algorithmique, qui examine la façon dont les algorithmes prennent des décisions sur la base des données d'entrée et compare leurs conclusions avec le jugement humain. Les deux méthodes nécessitent un personnel qualifié spécialement formé pour détecter les préjugés à l'encontre des personnes LGBT.
Une fois identifié, vous pouvez utiliser des stratégies pour éliminer les préjugés dans les systèmes d'IA. Une stratégie consiste à modifier l'architecture du système pour éliminer ou réduire les préjugés.
Par exemple, les développeurs peuvent créer un système qui ne s'appuie pas sur le langage du genre ou plus sur les indices contextuels plutôt que sur les catégories binaires. Une autre option est d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique qui apprennent sur différents ensembles de données représentant différents points de vue, par exemple, des communautés LGBT.
Malgré ces efforts, la résolution du problème des biais dans les systèmes d'IA reste difficile en raison de la complexité de la technologie utilisée. Le taux de réussite dépend de facteurs tels que le type et la gravité du déplacement, la disponibilité des différents ensembles de données et la complexité des outils utilisés pour détecter le déplacement. De plus, certains préjugés sont difficiles à reconnaître parce qu'ils sont subconscients ou dissimulés dans des processus décisionnels complexes.
En conclusion, bien que des progrès aient été réalisés dans la réduction des préjugés à l'égard des personnes LGBT dans les systèmes d'IA, il reste beaucoup à faire pour assurer un traitement équitable de toutes les personnes, quelle que soit leur orientation sexuelle ou leur identité de genre. La résolution de ce problème exige une attention particulière aux détails, à l'expérience et à la collaboration entre les différents intervenants, y compris les développeurs, les chercheurs, les décideurs et les utilisateurs.
Quelles sont les structures en place pour identifier et éliminer les préjugés à l'égard des personnes LGBT dans les systèmes d'IA et dans quelle mesure ces stratégies sont-elles efficaces ?
Les systèmes d'IA s'appuient souvent sur des ensembles de données qui peuvent contenir de l'information biaisée, ce qui peut conduire à des décisions et des résultats biaisés. Ce biais peut être particulièrement préjudiciable lorsqu'il s'agit d'identifier l'orientation sexuelle et l'identité de genre, car les personnes issues de communautés sous-représentées peuvent ne pas avoir accès à une présentation précise et diversifiée des données.