Il a été démontré que les systèmes d'IA sont capables d'analyser de grandes quantités de données et de faire des prévisions sur différents aspects de la vie sociale, y compris la façon dont les différents groupes sont représentés dans les médias, comment ils interagissent les uns avec les autres, et quels stéréotypes existent autour de certaines identités.
Cependant, il reste beaucoup à faire pour que ces systèmes enregistrent avec précision les nuances du comportement humain et de l'expérience quand il s'agit de comprendre les différentes identités de genre. Bien que certains systèmes d'IA puissent être capables de reconnaître des caractéristiques particulières liées à une identité particulière, comme le choix des vêtements ou les attributs physiques, ils ne peuvent pas toujours comprendre les significations plus profondes derrière ces options ou attributs. Cela peut conduire à des idées fausses ou à des malentendus qui peuvent nuire aux personnes qui s'identifient en dehors des normes traditionnelles de genre. En outre, les systèmes d'IA doivent également tenir compte des différences entre les groupes, telles que l'âge, la race, l'ethnicité et le statut socio-économique, afin de représenter fidèlement leur expérience. En intégrant un large éventail de perspectives dans leurs algorithmes et leurs processus d'apprentissage, les systèmes d'IA peuvent mieux refléter la complexité de l'expérience humaine et aider à créer des sociétés plus inclusives où toutes les identités sont reconnues et respectées.
L'un des problèmes auxquels sont confrontés les systèmes d'IA dans ce domaine est leur dépendance aux catégories binaires, comme les hommes/femmes ou les hommes/femmes, qui ne reflètent pas correctement la diversité des genres et des qualités sexuelles qui existent dans notre monde.
Par exemple, les personnes non binaires peuvent s'identifier comme des hommes, des femmes ou des hommes et des femmes en même temps.
De plus, les personnes transgenres peuvent éprouver leur identité de genre comme variable au fil du temps ou dans différents contextes. Ces difficultés ne peuvent être couvertes par de simples schémas de catégorisation, mais nécessitent des approches plus détaillées qui tiennent compte des différences individuelles.
Un autre problème est la façon dont les systèmes d'IA apprennent sur les ensembles de données existants, dont beaucoup sont orientés vers les hommes cisgenres (pas trans). Cela peut conduire à des prévisions inexactes sur la façon dont certains groupes interagissent les uns avec les autres ou sur le comportement jugé acceptable dans une communauté donnée.
Par exemple, si un système d'IA est formé sur un ensemble de données qui représente principalement des hommes blancs, il peut laisser passer des signaux importants liés au racisme, au sexisme ou à d'autres formes de discrimination. Pour relever ces défis, les chercheurs doivent s'efforcer de diversifier leurs ensembles de données et de mettre au point des méthodes pour reconnaître et corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
Enfin, il y a aussi la question de savoir si les systèmes d'IA devraient être utilisés pour faire respecter les normes traditionnelles de genre ou plutôt pour promouvoir une plus grande acceptation et compréhension des différences. Certains affirment que les algorithmes d'IA peuvent être utilisés pour détecter et intervenir contre la microagression sexiste dans les lieux publics, tandis que d'autres craignent que cela conduise à une surveillance et un contrôle accrus des communautés marginalisées. Il sera important pour les développeurs et les utilisateurs d'examiner attentivement les implications éthiques de l'utilisation de l'IA pour la gestion des normes et des attentes sociales en matière de genre et de sexualité. En participant à un dialogue avec des parties prenantes de différents horizons et points de vue, nous pouvons créer des systèmes d'IA qui soutiennent des sociétés inclusives où toutes les identités sont reconnues et respectées.
Comment les systèmes d'IA influencent-ils la compréhension, la catégorisation et la reconnaissance des différentes identités de genre par la société ?
Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent avoir différents effets positifs et négatifs sur la compréhension, la catégorisation et la reconnaissance des différentes identités de genre par la société. D'une part, certaines études suggèrent que les algorithmes d'IA peuvent détecter des régularités dans les données liées à l'identité de genre et fournir des prévisions plus précises sur le sexe humain que les personnes seules. Cela pourrait potentiellement conduire à une plus grande reconnaissance et inclusion des personnes non binaires et transgenres dans la société.