Identifier les biais dans les systèmes d'IA à l'égard des populations LGBT
Une façon de détecter les biais dans les systèmes d'IA est d'examiner les ensembles de données utilisés pour leur apprentissage. Si l'ensemble de données ne reflète pas exactement la diversité de la population, il peut en résulter des résultats biaisés.
Par exemple, si l'ensemble de données comprend des images de couples hétérosexuels, mais pas de couples homosexuels, l'algorithme formé sur ces données peut ne pas être en mesure de reconnaître les couples gays et lesbiennes. Pour atténuer ce type de biais, les chercheurs peuvent recueillir des ensembles de données plus variés ou compléter des échantillons supplémentaires existants.
En outre, les algorithmes peuvent être conçus pour tenir compte explicitement du sexe et de l'orientation sexuelle dans la prise de décisions. Il s'agit notamment de définir les règles d'interprétation des données par le système et les résultats correspondants dans différentes situations.
Une autre approche est l'audit du code qui sous-tend le système d'intelligence artificielle. En vérifiant la logique et les processus décisionnels de l'algorithme, les chercheurs peuvent rechercher des schémas qui indiquent un biais par rapport à des groupes particuliers. Ils peuvent alors modifier l'algorithme pour éliminer ces préjugés.
Enfin, tester un système d'intelligence artificielle sur des données réelles peut aider à identifier toutes les conséquences involontaires de son développement. En soumettant le système à différents scénarios, les chercheurs peuvent s'assurer qu'il donne des résultats équitables pour toutes les populations.
Stratégies d'atténuation des biais dans les systèmes d'IA
Il existe plusieurs stratégies d'atténuation des biais dans les systèmes d'IA pour les populations LGBT. L'une des approches est l'utilisation de l'apprentissage compétitif, qui comprend l'apprentissage de l'algorithme pour reconnaître et corriger les mauvaises prédictions. Une autre stratégie consiste à développer de nouveaux algorithmes spécialement conçus pour traiter les cas ambigus ou complexes liés à l'orientation sexuelle ou à l'identité de genre. Ces algorithmes peuvent inclure des informations contextuelles et des normes sociales dans la prise de décision.
Enfin, les chercheurs peuvent aussi collaborer avec des intervenants issus de communautés sous-représentées afin de développer ensemble des solutions adaptées à leurs besoins.
Par exemple, un fournisseur de soins de santé peut collaborer avec des patients LGBT pour créer un algorithme qui diagnostique avec précision les ITS en fonction des symptômes. En collaborant avec les membres de la communauté, les chercheurs peuvent s'assurer que l'algorithme obtenu répond aux besoins particuliers des groupes marginalisés.
En général, l'identification et l'atténuation des biais dans les systèmes d'IA nécessitent une approche multidimensionnelle. Les chercheurs doivent tenir compte des données utilisées pour l'apprentissage de l'algorithme, de la façon dont le code est écrit et des applications réelles de la technologie. En collaborant avec divers intervenants, ils peuvent créer des systèmes plus inclusifs et plus efficaces qui servent tout le monde de façon égale.
Quelles sont les structures en place pour identifier et atténuer les biais dans les systèmes d'IA à l'égard des populations LGBT et dans quelle mesure ces stratégies sont-elles efficaces ?
Les chercheurs ont proposé plusieurs bases pour identifier les biais dans les systèmes d'intelligence artificielle (IA) qui peuvent affecter les lesbiennes, les gays, les bisexuels et les transgenres (LGBT). L'un de ces cadres est la structure « diversité dans la conception », qui souligne l'importance des différentes perspectives dans le développement des systèmes d'IA.