L'un des principaux défis liés au développement de l'intelligence artificielle est sa capacité à perpétuer les préjugés qui existent déjà dans la société, y compris ceux fondés sur l'identité de genre, la race et l'orientation sexuelle. Cela peut être particulièrement problématique pour les membres des groupes marginalisés qui peuvent être victimes de discrimination dans leur vie quotidienne et au sein des systèmes d'IA. Heureusement, plusieurs stratégies sont en cours d'élaboration pour identifier et atténuer les préjugés à l'égard des lesbiennes, des gays, des bisexuels et des transgenres. (LGBT) de la population dans les algorithmes d'IA.
Du point de vue de l'identification, les chercheurs ont constaté que certains types d'ensembles de données utilisés pour l'apprentissage des modèles d'IA pouvaient contribuer au déplacement.
Par exemple, les images LGBT peuvent être mal représentées ou mal marquées dans les ensembles de données de reconnaissance d'image, ce qui entraîne des erreurs dans les systèmes d'IA.
En outre, les modèles linguistiques couramment utilisés par les personnes LGBT peuvent également ne pas être disponibles dans les grands modèles linguistiques, ce qui entraîne un manque de compréhension dans l'interprétation du texte généré par ces systèmes. Pour résoudre ce problème, certaines entreprises travaillent à la création d'ensembles de données plus variés et de méthodes de formation de modèles qui incluent l'expérience unique et l'individualité de toutes les personnes.
Une fois l'intervention identifiée, il convient de la mettre en oeuvre afin de réduire les biais. Une approche consiste à utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour détecter et corriger les schémas de données qui indiquent un traitement inéquitable des personnes LGBT. Une autre stratégie consiste à élaborer des mesures d'équité pour mesurer la façon dont l'algorithme traite les différents sous-groupes, ce qui permet aux développeurs d'évaluer l'impact des nouvelles fonctions ou des changements sur le code existant.
Enfin, les experts recommandent la mise en place de processus de vérification chez l'homme, où des experts formés étudient et évaluent les résultats de l'IA pour assurer l'exactitude et l'équité.
Cependant, ces méthodes ne sont pas toujours efficaces dans la pratique. Dans de nombreux cas, leur mise en œuvre nécessite des ressources et de l'expérience considérables que les petites organisations peuvent avoir du mal à fournir. En effet, même avec des efforts complets, il est difficile de garantir l'élimination complète des préjugés sans une compréhension approfondie de leurs causes et mécanismes sous-jacents. Une recherche et une collaboration continues entre les scientifiques, les professionnels de l'industrie et les groupes de défense des intérêts seront donc nécessaires au fil du temps pour améliorer encore l'efficacité de ces interventions.
Quels sont les mécanismes en place pour détecter et atténuer les biais d'IA à l'égard des populations LGBT et dans quelle mesure ces interventions sont-elles efficaces dans la pratique ?
De nombreuses méthodes ont été proposées pour détecter et atténuer les distorsions de l'intelligence artificielle (IA) qui peuvent être présentes dans les algorithmes utilisés par les entreprises et les organisations. Une approche courante consiste à effectuer une analyse statistique des ensembles de données afin de s'assurer qu'ils ne contiennent pas de préjugés involontaires tels que ceux liés à la race, au sexe, à l'orientation sexuelle, à l'âge ou au statut socio-économique. Une autre méthode consiste à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent détecter des régularités dans les données et marquer les sources potentielles de biais.