Depuis des siècles, les LGBT sont victimes de discrimination dans divers aspects de leur vie en raison de leur orientation sexuelle et de leur identité de genre.
Cependant, les progrès récents dans la technologie de l'intelligence artificielle ont apporté de nouveaux défis à cette communauté. Les algorithmes qui gèrent de nombreux processus décisionnels sont maintenant capables de générer des résultats à partir de modèles de données qui peuvent potentiellement perpétuer les préjugés. Cela a suscité des inquiétudes quant au rôle potentiel de ces algorithmes dans le renforcement des préjugés existants contre les LGBT, ce qui pourrait conduire à de nouvelles exclusions des possibilités, des services et des ressources. Dans cet article, nous allons examiner les préjugés structurels et algorithmiques qui existent dans les systèmes d'intelligence artificielle et discuter des stratégies pour les atténuer efficacement.
Le préjugé structurel
L'un des préjugés structurels qui existent dans les systèmes d'intelligence artificielle est l'absence de représentation des personnes LGBT dans les ensembles de données de formation. La plupart des données de formation utilisées pour le développement d'algorithmes sont collectées à partir de populations hétéronormatives, menant à une vision déformée du monde qui ne reflète pas exactement les expériences variées des personnes LGBT.
Par exemple, les modèles linguistiques formés sur les corps de texte peuvent contenir un langage qui renforce les stéréotypes négatifs ou les termes offensants à l'égard des personnes LGBT qui peuvent influencer la façon dont elles interagissent avec le système. L'absence de représentation des LGBT dans les données de formation signifie également que les systèmes peuvent ne pas reconnaître les besoins et les préférences de cette communauté, ce qui entraîne des recommandations et des services sous-optimaux.
Décalage algorithmique
Un autre type de décalage dans les systèmes d'IA résulte de l'utilisation de caractéristiques discriminatoires. Il s'agit notamment de variables telles que la race, l'âge, le sexe, l'emplacement et le statut socio-économique, qui peuvent contribuer à des résultats partiaux lorsqu'elles sont utilisées en combinaison avec d'autres facteurs.
Par exemple, l'employeur peut utiliser un algorithme pour tester les candidats à un emploi sur la base de certaines qualifications, mais si leur algorithme est programmé en faveur de candidats ayant une expérience de travail similaire à ceux des employés précédents (c'est-à-dire des hommes blancs), cela peut exclure les candidats LGBT qualifiés. De même, les applications de rencontre ne peuvent afficher que des correspondances hétérosexuelles pour les utilisateurs, excluant les personnes étranges de la recherche de partenaires compatibles.
Stratégies d'atténuation
Pour résoudre ces problèmes, plusieurs stratégies peuvent être mises en œuvre pour garantir que les systèmes d'intelligence artificielle sont conçus de manière inclusive:
1. Augmentation de la représentation: Une façon d'atténuer les biais structurels est d'accroître la représentation des personnes LGBT dans les ensembles de données de formation. Les entreprises doivent s'efforcer de diversifier leur main-d'œuvre et leur clientèle en veillant à ce que leurs produits reflètent un large éventail d'expériences et de perspectives. Cela peut se faire par des pratiques de recrutement ciblées, des partenariats avec des organisations représentant des communautés sous-représentées et la collecte de données auprès de différentes populations.
2. Vérification régulière des modèles: Il est essentiel de surveiller en permanence le rendement des systèmes d'IA afin d'identifier les préjugés potentiels à l'égard des personnes LGBT. Cela implique une évaluation régulière des algorithmes à l'aide de critères objectifs tels que des indicateurs de précision, des métriques d'erreur et des arbres de décision. En identifiant et en éliminant les différences dès le début, les entreprises peuvent prévenir la discrimination systémique.
3. Les organisations doivent assurer une formation continue et des initiatives de sensibilisation afin de promouvoir la diversité et la participation de leurs groupes.Cela comprend la formation des employés sur la façon de reconnaître et d'éviter le langage et le comportement biaisés, ainsi que la fourniture de ressources aux personnes susceptibles d'être victimes de discrimination ou de harcèlement.
4. Utilisation d'identificateurs de décalage explicite: pour résoudre le problème du décalage algorithmique, les développeurs peuvent utiliser des identificateurs explicites tels que l'âge, le sexe et l'orientation sexuelle pour éliminer certaines variables lors de la prise de décision.
Par exemple, un employeur peut créer une description de poste qui indique « aucune préférence » en ce qui concerne l'orientation sexuelle plutôt que de se fier uniquement au CV du candidat. De même, les applications de rencontre peuvent permettre aux utilisateurs de filtrer les correspondances en fonction de certaines préférences plutôt que de se fier uniquement aux paramètres par défaut.
En conclusion, les distorsions structurelles et algorithmiques dans l'intelligence artificielle représentent une menace importante pour l'accès des personnes LGBT aux capacités, aux services et aux ressources. Les entreprises doivent prendre des mesures proactives pour atténuer ces préjugés en augmentant la représentation, en vérifiant régulièrement les modèles, en favorisant la formation à la diversité et en introduisant des identificateurs explicites de préjugés dans leurs systèmes. De cette façon, ils peuvent s'assurer que les systèmes d'IA sont conçus de manière inclusive, ce qui conduira à des résultats plus équitables pour tous.
Quelles déviations structurelles et algorithmiques dans l'intelligence artificielle perpétuent la discrimination à l'égard des personnes LGBT et comment les atténuer efficacement ?
Les anomalies structurelles et algorithmiques qui sont courantes dans les systèmes d'intelligence artificielle (IA) peuvent créer des obstacles à la représentation des personnes LGBT dans les ensembles de données utilisés pour enseigner ces modèles d'IA. Ce manque de représentation peut entraîner des prévisions et des décisions inexactes de la part des systèmes d'IA, ce qui peut encore aggraver la discrimination à leur égard.