1. Les préjugés sexistes sont une question systémique qui touche les sociétés depuis des siècles. Cependant, les systèmes d'intelligence artificielle peuvent, par inadvertance, perpétuer ces préjugés, conduisant à une attitude injuste à l'égard des groupes marginalisés tels que les minorités sexuelles et de genre. Cela pose de sérieux problèmes aux efforts de la société en faveur de l'égalité et de l'inclusion.
2. Un exemple de la façon dont l'IA peut favoriser les préjugés à l'égard des minorités sexuelles et de genre est un ensemble de représailles de travail. Lorsque des algorithmes d'intelligence artificielle sont utilisés pour tester des candidats à un emploi, ils s'appuient souvent sur des données historiques qui peuvent être déplacées vers le même sexe ou l'orientation sexuelle.
Par exemple, si la plupart des employés précédents étaient des ingénieurs masculins, l'algorithme peut préférer les hommes dans le choix des candidats pour les futurs postes d'ingénieur. Une telle approche désavantagerait les femmes ingénieurs et autres femmes sous-représentées, qui pourraient être qualifiées sur un pied d'égalité mais ne pas avoir des chances égales en raison de leur identité.
3. Un autre moyen d'influencer involontairement l'intelligence artificielle sur les préjugés sexistes est le système de recommandations.
Par exemple, les plates-formes d'achat en ligne telles qu'Amazon peuvent recommander des produits basés sur les achats passés des utilisateurs avec une démographie similaire. Si la plupart des acheteurs qui ont acheté le produit étaient des hommes hétérosexuels, la plateforme pourrait supposer que tous les clients sont aussi des hommes hétérosexuels et offrir des produits similaires. Cela exclut les utilisateurs non binaires qui peuvent préférer des produits d'autres types que ceux recommandés par l'algorithme.
4. Pour résoudre ces problèmes, les développeurs doivent intégrer l'équité et l'inclusion dans la conception algorithmique. Ils doivent former les machines en utilisant différents ensembles de données qui reflètent la diversité de la société pour éliminer les préjugés. Ils doivent également mettre en place des mécanismes de surveillance et de détection de la discrimination potentielle et prendre les mesures correctives appropriées.
Enfin, ils devraient envisager de développer des modèles qui permettent aux gens de refuser des services personnalisés s'ils estiment qu'ils sont ciblés ou profilés injustement.
5. La promotion de l'équité et de l'inclusion dans l'IA exige la collaboration de divers intervenants, notamment des décideurs, des entreprises, des chercheurs et des militants. Les politiques doivent veiller à ce que les algorithmes soient conçus de manière responsable pour éviter la perpétuation des préjugés à l'égard des groupes marginalisés. Les entreprises doivent investir dans des programmes de formation et d'éducation qui aident les employés à comprendre comment l'IA fonctionne et comment elle affecte l'équité. Les chercheurs doivent mener des recherches pour développer des algorithmes plus précis et plus équitables, tandis que les militants doivent défendre des politiques qui protègent les droits des minorités.
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En conclusion, l'IA présente des avantages considérables, mais présente également des problèmes uniques en ce qui concerne les préjugés sexistes et l'exclusion des minorités sexuelles. Les développeurs doivent être conscients de ce problème lors de la conception des systèmes et travailler avec d'autres parties prenantes pour promouvoir l'équité et l'inclusion. En agissant ainsi, nous pouvons créer une société plus juste et plus équitable dans laquelle chacun sera traité équitablement, quelle que soit son identité.
Comment les systèmes d'intelligence artificielle peuvent-ils par inadvertance perpétuer les préjugés contre les minorités sexuelles et de genre et quelles sont les interventions nécessaires pour garantir la justice et l'inclusion dans la concept
Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent par inadvertance refléter les stéréotypes sociaux et les préjugés qui portent atteinte aux minorités sexuelles et de genre. Ces préjugés peuvent être détectés dans les modèles linguistiques, les technologies de reconnaissance faciale et d'autres algorithmes utilisés pour prendre des décisions. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont proposé plusieurs solutions, telles que la collecte de données provenant de diverses sources, le test de biais et la surveillance des personnes pendant les phases d'apprentissage et de déploiement de l'IA.