Quelles structures existent pour identifier et atténuer les biais algorithmiques à l'encontre des personnes LGBT en intelligence artificielle, et dans quelle mesure sont-ils efficaces dans la pratique?
Le biais algorithmique se réfère à la tendance des algorithmes d'apprentissage automatique à produire des résultats inéquitables sur la base de certaines caractéristiques telles que la race, le sexe, l'âge, l'orientation sexuelle, la religion, etc. Cela peut se produire lorsque les données utilisées pour l'apprentissage de ces algorithmes sont décalées ou lorsque les algorithmes eux-mêmes contiennent des erreurs de codage qui les amènent à prendre des décisions erronées. Ces dernières années, on s'est rendu compte de plus en plus que le biais algorithmique pouvait affecter des groupes marginalisés, comme les personnes LGBT, qui pourraient être victimes de discrimination dans l'emploi, le logement, les soins de santé et d'autres domaines de la vie.
Pour résoudre ce problème, plusieurs cadres ont été proposés pour identifier et atténuer les biais algorithmiques à l'égard des personnes LGBT en intelligence artificielle. Une approche consiste à développer des outils qui contrôlent la performance des algorithmes dans différents sous-groupes au sein d'une organisation ou d'une industrie.
Par exemple, Fairness Toolkit, développé par IBM, fournit un ensemble de mesures pour mesurer l'équité des modèles d'apprentissage automatique dans différents groupes, y compris les représentants LGBT. Une autre approche consiste à utiliser des méthodes telles que l'équité contrefactique, qui comprend la modélisation de scénarios alternatifs pour déterminer si des résultats concrets auraient été obtenus si le groupe n'avait pas été soumis à des préjugés.
En outre, certains chercheurs ont proposé d'utiliser des approches « concurrentielles » pour neutraliser le biais algorithmique. Cela comprend l'apprentissage d'un modèle ennemi qui tente de prédire la sortie d'un système d'IA donné en minimisant sa précision pour des sous-populations spécifiques. En soumettant cet adversaire au modèle initial, il apprend à générer des prévisions plus justes sans compromettre la précision globale.
Cependant, les critiques affirment que cette méthode peut avoir des conséquences involontaires et susciter des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité.
Malgré ces efforts, l'efficacité des systèmes existants reste limitée dans la pratique. De nombreuses organisations tentent de mettre en œuvre ces méthodes en raison du manque de ressources, d'expérience ou d'intérêt des parties prenantes.
En outre, il existe souvent des priorités concurrentes et des compromis entre la justice et d'autres facteurs tels que la précision, la rentabilité et l'évolutivité.
Par exemple, il peut être difficile pour les entreprises d'équilibrer le besoin de prévisions précises avec le désir d'éliminer les préjugés à l'égard de certains groupes.
Dans l'ensemble, la résolution du problème du déplacement algorithmique nécessite une approche multilatérale impliquant la coopération entre les milieux universitaires, l'industrie, le gouvernement et la société civile. Malgré les progrès réalisés, il reste encore beaucoup à faire avant d'éliminer complètement la discrimination dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Quelles sont les structures en place pour identifier et atténuer les biais algorithmiques à l'encontre des personnes LGBT en intelligence artificielle et dans quelle mesure sont-ils efficaces dans la pratique ?
Le problème du biais algorithmique envers les personnes LGBT n'est pas nouveau ; les chercheurs savent depuis longtemps que les systèmes d'IA peuvent perpétuer la discrimination fondée sur l'orientation sexuelle et l'identité de genre. L'un des fondements de l'identification de ces préjugés est le paradigme « Confidentialité et sécurité », qui souligne les préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité comme facteurs clés dans la compréhension des préjugés. Cette structure suggère que les algorithmes d'IA peuvent refléter des préjugés implicites dans les sources de données, y compris les posts sur les réseaux sociaux, la recherche en ligne et les articles d'information.