Biais algorithmique dans l'IA
Les systèmes d'IA sont de plus en plus utilisés pour prendre des décisions qui affectent la vie des gens, y compris l'embauche, l'approbation de prêts, les demandes de logement et les résultats de la justice pénale.
Cependant, des études montrent que ces algorithmes perpétuent souvent la discrimination systémique existante, en particulier contre les groupes marginalisés comme la communauté LGBT. L'une des raisons en est le biais algorithmique qui se produit lorsque l'algorithme fait des prévisions erronées sur la base des caractéristiques démographiques plutôt que du comportement ou de la performance réelle. Cela peut entraîner un traitement injuste pour les personnes qui appartiennent à certains groupes, y compris les membres de la communauté LGBT.
Comment les algorithmes peuvent-ils perpétuer la discrimination à l'égard des communautés LGBT?
L'un des moyens par lesquels les algorithmes peuvent perpétuer la discrimination contre les communautés LGBT est le biais des données. Si les données d'apprentissage utilisées pour la création de l'algorithme comprennent des modèles historiques de discrimination, cela peut coder ces préjugés par inadvertance dans le processus décisionnel.
Par exemple, si un algorithme de recrutement est formé à partir de CV provenant d'entreprises qui ont historiquement discriminé les gays et les transgenres, il peut suggérer à tort que ces groupes sont moins qualifiés que les autres. De même, si l'algorithme de notation du crédit est formé à partir des données des prêteurs qui facturent des taux d'intérêt plus élevés aux couples de même sexe, il peut prédire de manière erronée qu'ils sont plus susceptibles de faire défaut sur les prêts.
Une autre façon dont les algorithmes peuvent perpétuer la discrimination est le biais de choix. L'algorithme peut privilégier un seul groupe en sélectionnant uniquement les points de données qui correspondent à un profil particulier.
Par exemple, un programme d'intelligence artificielle conçu pour détecter les allégations frauduleuses peut être exclusivement axé sur le langage de genre, comme « il » et « elle », qui peuvent affecter de manière disproportionnée les personnes transgenres.
Enfin, les algorithmes peuvent également être biaisés en raison des hypothèses de leurs concepteurs sur ce qui constitue un succès ou un échec.
Par exemple, un algorithme créé par des hommes cisgenres directs peut donner la priorité aux traits liés à la virilité, tels que l'affirmation, même si ces qualités ne sont pas nécessaires pour le travail en cours.
Atténuation du décalage algorithmique
Il existe plusieurs structures pour détecter et atténuer le décalage algorithmique dans l'IA. Une approche consiste à utiliser des outils d'audit qui surveillent la façon dont les algorithmes prennent des décisions et identifient les impacts disparates en fonction des caractéristiques démographiques. Une autre méthode consiste à collecter et à étiqueter des données d'apprentissage plus variées afin que les algorithmes puissent apprendre à reconnaître des comportements plutôt que de s'appuyer sur des modèles de discrimination historiques.
En outre, les chercheurs peuvent créer de nouveaux modèles qui tiennent compte des différences systématiques entre les groupes et les tester à l'aide de scénarios réels.
Pour réduire le biais de sélection, les développeurs peuvent inclure plusieurs perspectives lors de la création d'algorithmes et former leurs modèles à reconnaître les nuances et la complexité. Ils peuvent également inclure des limites d'équité dans leur code, comme l'exigence d'une représentation égale dans toutes les données démographiques avant de faire des projections.
Enfin, les développeurs peuvent évaluer s'ils n'adaptent pas leurs modèles à des populations spécifiques en les vérifiant sur des ensembles de données invisibles et en les comparant aux processus décisionnels humains.
L'utilisation responsable des algorithmes
L'utilisation responsable de l'IA nécessite un examen attentif de ses préjugés potentiels et de la façon dont ils peuvent perpétuer les systèmes d'oppression existants.En reconnaissant et en abordant ces défis, nous pouvons créer une technologie qui profitera à tous de manière égale, y compris aux membres de la communauté LGBT. À mesure que les algorithmes deviennent de plus en plus courants dans nos vies, il est essentiel de veiller à ce qu'ils ne renforcent pas les structures de pouvoir existantes, mais nous aident plutôt à progresser vers une société plus juste.
Comment le biais algorithmique dans l'IA peut-il renforcer la discrimination systémique des communautés LGBT et quel cadre existe-t-il pour identifier et atténuer ces biais de manière responsable ?
Biais algorithmique en intelligence artificielle (IA) se réfère à des situations où des algorithmes sont formés à l'aide de données qui peuvent contenir des préjugés implicites ou explicites à l'égard de certains groupes de personnes, y compris les membres de la communauté LGBT. Ces préjugés peuvent entraîner un traitement injuste des personnes en raison de leur orientation sexuelle ou de leur identité de genre, ce qui renforce la discrimination systémique à leur égard.