Les personnes LGBT sont souvent victimes de discrimination fondée sur leur identité, ce qui peut avoir des conséquences négatives dans divers aspects de la vie, tels que l'emploi, la santé, l'éducation et le logement communautaire. Outre les préjugés et le fanatisme individuels, il existe des formes systémiques de préjugés qui peuvent renforcer cette discrimination, y compris les algorithmes intégrés dans les systèmes d'intelligence artificielle (IA). Cet article examine comment les préjugés algorithmiques perpétuent la discrimination à l'égard des personnes LGBT et discute des stratégies pour résoudre ces préjugés de manière éthique.
Les algorithmes sont des ensembles d'instructions qui disent aux ordinateurs quoi faire. Ils sont conçus pour prendre des décisions à partir de données d'entrée, souvent en utilisant des analyses statistiques pour identifier des schémas et des tendances.
Cependant, lorsque les données utilisées pour l'apprentissage du système d'IA sont incomplètes ou biaisées, cela peut conduire à des erreurs de décision qui conduiront à des résultats inéquitables.
Par exemple, un système d'IA formé pour analyser les demandes d'emploi peut laisser passer des candidats qualifiés qui ont des noms inhabituels ou des caractéristiques non conformes au sexe, ce qui entraîne un manque de diversité dans les pratiques de recrutement. De même, un système d'intelligence artificielle conçu pour détecter les transactions frauduleuses par carte de crédit pourrait être moins susceptible de marquer les achats effectués par des personnes transgenres en raison de modèles historiques de discrimination dans les services financiers.
Il existe plusieurs façons dont les préjugés algorithmiques peuvent influencer les personnes LGBT.
Par exemple, les applications de rencontre qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour sélectionner les utilisateurs en fonction de leurs préférences peuvent perpétuer des stéréotypes nuisibles sur certaines orientations sexuelles ou identités de genre. Ces stéréotypes peuvent contribuer à l'exclusion sociale et à l'exclusion des personnes LGBT et renforcer encore les stigmates liés à leur identité.
En outre, les technologies de santé basées sur l'intelligence artificielle, telles que les chatbots, peuvent ne pas permettre de diagnostiquer avec précision les maladies affectant les patients LGBT s'ils ne disposent pas de données complètes sur les besoins spécifiques de cette population.
Enfin, il a été démontré que le logiciel de reconnaissance faciale, couramment utilisé dans les forces de l'ordre, identifie à tort les personnes transgenres comme étant d'un sexe différent, entraînant des arrestations et des détentions erronées.
Pour résoudre ces problèmes éthiques, les chercheurs et les développeurs doivent travailler ensemble pour que les systèmes d'IA soient équitables et inclusifs. Une approche consiste à utiliser différents ensembles de données qui incluent les personnes LGBT dans le processus de développement. Cela peut inclure des partenariats avec des organisations comme GLAAD ou HRC pour recueillir des données sur les expériences et les besoins des communautés LGBT. Une autre stratégie consiste à développer des processus décisionnels qui prennent en compte de nombreux facteurs plutôt que de s'appuyer uniquement sur des catégories binaires telles que les hommes/femmes ou les hétérosexuels/homosexuels. Compte tenu de la complexité de l'identité et du comportement humains, les systèmes d'IA peuvent devenir plus précis et plus équitables au fil du temps.
En conclusion, les distorsions algorithmiques dans l'IA peuvent renforcer la discrimination contre les personnes LGBT en perpétuant les préjugés sociaux existants.
Cependant, avec un examen attentif et une coopération entre les experts des différentes disciplines, il est possible de créer des systèmes d'IA qui favorisent l'égalité et l'autonomisation au sein des groupes marginalisés.
Quel est le rôle des préjugés algorithmiques dans l'intelligence artificielle dans la persistance de la discrimination à l'égard des personnes LGBT et comment ces préjugés peuvent-ils être éliminés sur le plan éthique ?
Le biais algorithmique se réfère à une situation où les algorithmes produisent des résultats qui ne sont pas impartiaux, impartiaux et fondés sur des critères objectifs, mais reflètent plutôt les stéréotypes sociaux et les préjugés des programmeurs. Par exemple, en ce qui concerne les technologies d'intelligence artificielle utilisées sur le lieu de travail, ces préjugés peuvent conduire à des choix d'emploi inéquitables et à des décisions de promotion.