Le développement de l'intelligence artificielle évolue rapidement, mais on s'inquiète de plus en plus de son impact sur les communautés marginales, y compris les personnes LGBT. La discrimination à leur égard s'est répandue au fil des siècles, entraînant l'exclusion sociale, la violence et des dommages économiques. Pour que l'IA ne perpétue pas ces préjugés, un cadre éthique doit être élaboré et appliqué efficacement. Cet article examinera les différentes structures et stratégies pour les mettre en œuvre afin de prévenir les pratiques discriminatoires.
Structures éthiques
Il existe plusieurs structures éthiques qui peuvent guider le développement de l'IA pour prévenir la discrimination à l'égard des groupes LGBT. Une approche consiste à adopter des principes tels que l'équité, la responsabilité, la transparence, la fiabilité, la confidentialité, la sécurité et la conformité. Ces principes visent à créer des algorithmes qui s'appliquent de la même manière à tous, indépendamment du sexe, de la race, de l'âge ou de l'orientation sexuelle.
Par exemple, la justice exige que les algorithmes ne discriminent pas sur la base de caractéristiques protégées telles que le sexe ou la sexualité. La responsabilité garantit que les développeurs assument la responsabilité de leurs actions et respectent les normes juridiques et sociales. La transparence implique de prendre des décisions transparentes et compréhensibles pour les utilisateurs et la fiabilité de garantir le bon fonctionnement des systèmes en toutes circonstances. La confidentialité protège les données personnelles contre l'accès non autorisé, tandis que la sécurité les protège contre les cyber-attaques.
Enfin, le respect des lois et règlements est crucial pour maintenir la confiance du public.
Stratégies de mise en œuvre
Pour mettre en œuvre efficacement les structures susmentionnées, les développeurs doivent suivre les meilleures pratiques, telles que l'intégration de différents points de vue dans le processus décisionnel. Ils doivent également tenir compte de la contribution des membres de la communauté, y compris les personnes LGBT, pendant la phase de conception.
En outre, ils peuvent utiliser des méthodes telles que l'augmentation des données, l'apprentissage actif et les réseaux de compétition générative pour réduire les biais. L'augmentation des données implique la création de nouveaux ensembles de données en combinant les données existantes, ce qui permet une prévision plus précise. L'apprentissage actif permet aux machines d'apprendre en continu sur la base de la rétroaction humaine, améliorant la précision au fil du temps. Les réseaux concurrents générateurs utilisent des réseaux neuronaux pour générer des données synthétiques avec des caractéristiques spécifiques, réduisant les préjugés présents dans les ensembles de données réels.
Exemples
Plusieurs entreprises ont mis en œuvre ces stratégies avec succès, démontrant leur efficacité.
Par exemple, l'équipe d'intelligence artificielle de Google a utilisé une technique appelée « apprentissage avec des renforts de retour » pour enseigner à l'algorithme de reconnaître les chats mieux que les humains. La société a formé son système à des millions d'images marquées, mais a découvert qu'elle avait du mal à distinguer les chats des chiens, donc a créé un deuxième modèle qui s'est appris à les distinguer en donnant des marques erronées aux deux. Cette approche a amélioré la précision des différents types d'animaux et a empêché la discrimination de certaines races. Un autre exemple est le logiciel de recrutement Amazon, qui a été conçu pour éliminer les préjugés sexistes, mais a plutôt appris à privilégier les candidats masculins. Pour résoudre ce problème, la société a reclassé l'algorithme en utilisant un ensemble de données provenant d'un CV sans nom ou d'autres informations d'identification, ce qui a permis d'améliorer la productivité.
En conclusion, les cadres éthiques et les stratégies de mise en œuvre peuvent aider les développeurs à créer des algorithmes qui ne discriminent pas la population LGBT.En suivant des pratiques exemplaires telles que la diversité, les cycles de rétroaction et l'amélioration continue, elles peuvent garantir l'équité et la transparence tout en préservant la confidentialité et la sécurité. Alors que l'IA continue d'évoluer, les développeurs doivent rester vigilants dans la prévention des préjugés et la promotion de la justice pour tous.
Quels cadres éthiques définissent le développement de l'IA pour prévenir la discrimination à l'égard des groupes LGBT et comment les mettre en œuvre efficacement ?
Les développeurs d'IA doivent tenir compte des différents cadres éthiques, tels que l'équité, la responsabilité, la transparence et l'inclusion, dans l'élaboration de systèmes d'IA afin d'éviter les préjugés et de promouvoir la diversité. Ces principes visent à faire en sorte que toutes les personnes, y compris les membres des communautés LGBT, aient un accès égal aux possibilités et soient traitées équitablement.