Décalage AI peut être défini comme une erreur qui se produit, Lorsque le modèle algorithmique présente un comportement différentiel par rapport à un groupe par rapport à un autre groupe sur la base de leurs caractéristiques protégées, tels que le sexe, la race, l'âge, le handicap, la religion, etc. Au cours des dernières années, les chercheurs ont trouvé des preuves de biais de l'IA dans diverses applications, y compris les algorithmes de recrutement, les systèmes d'évaluation du crédit, les outils de diagnostic dans les soins de santé et les logiciels de reconnaissance d'images.
Cependant, il existe une compréhension limitée de la façon dont ces préjugés se manifestent contre les lesbiennes, les gays, les bisexuels, les transgenres (LGBT) en particulier. Ce manque de connaissances a conduit à demander de meilleurs mécanismes pour détecter, prévenir et atténuer les biais d'IA à l'égard des populations LGBT.
Mécanismes de détection du biais de l'IA à l'égard des populations LGBT
L'un des mécanismes de détection du biais de l'IA à l'égard des populations LGBT est l'analyse des données. Les spécialistes des données peuvent effectuer des tests statistiques pour déterminer si les résultats de l'algorithme d'apprentissage automatique diffèrent considérablement entre les différents groupes de la communauté LGBT.
Par exemple, ils pourraient vérifier si l'algorithme donne des prédictions différentes pour les noms neutres par rapport aux noms non binaires ou recommande différents produits aux gens qui sont identifiés comme étranges par rapport à ceux qui ne le font pas.
En outre, les analystes de données peuvent utiliser des méthodes de traitement du langage naturel pour détecter une discrimination implicite dans les données textuelles. Ils peuvent analyser les commentaires en ligne ou les posts sur les réseaux sociaux liés aux problèmes LGBT afin d'identifier tout modèle de préjugé.
Prévenir les préjugés de l'IA à l'égard des populations LGBT
Pour prévenir les préjugés de l'IA à l'égard des populations LGBT, les développeurs doivent mettre au point des algorithmes qui, dès le début, seraient inclusifs. Ils doivent recueillir des données auprès de diverses sources, y compris la communauté LGBT, et tenir compte des besoins et du savoir-faire uniques de chaque groupe lorsqu'ils créent leurs modèles. Les développeurs doivent également utiliser des indicateurs d'équité pour évaluer l'efficacité de leurs modèles sur les ensembles de données LGBT avant de les mettre en production. Les indicateurs d'équité mesurent le bon fonctionnement de l'algorithme dans différents groupes démographiques et aident à s'assurer qu'il n'affecte pas de manière disproportionnée un groupe par rapport à un autre.
Atténuation du biais de l'IA à l'égard des groupes LGBT
Une fois que le biais de l'IA a été identifié et évité, il existe plusieurs façons d'atténuer ses effets. L'une des approches est le post-traitement lorsque les gens interviennent manuellement pour corriger les erreurs détectées par l'algorithme. Il peut s'agir de modifier les paramètres du modèle ou de fournir des données d'entrée supplémentaires pour améliorer la précision. Une autre méthode est la débiazation algorithmique, qui implique l'apprentissage du modèle à l'aide d'exemples contre-actifs afin de réduire sa dépendance aux traits biaisés.
Par exemple, un modèle formé à la reconnaissance faciale peut être reclassé à l'aide d'images d'individus non binaires afin de minimiser le biais sexiste.
Enfin, l'IA explicable (XAI) permet aux utilisateurs de comprendre pourquoi l'algorithme a fait certaines prédictions, ce qui permet une prise de décision plus éclairée.
Efficacité des mécanismes de détection, de prévention et d'atténuation du biais de l'IA à l'égard de la population LGBT
L'efficacité des mécanismes de détection, de prévention et d'atténuation du biais de l'IA à l'égard des groupes LGBT dépend de divers facteurs tels que la complexité du problème, la disponibilité des données et les ressources disponibles pour mettre en œuvre des solutions.
Cependant, des études suggèrent que ces approches peuvent être efficaces pour réduire le biais de l'IA lorsqu'elles sont correctement appliquées.
Par exemple, des études ont montré que les mesures d'équité peuvent améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique par genre. De même, les méthodes XAI peuvent accroître la confiance des utilisateurs dans les solutions algorithmiques et améliorer leur compréhension de leur fonctionnement.
En fin de compte, la lutte contre le biais de l'IA exige une approche multipartite impliquant de nombreuses parties prenantes dans le monde universitaire, l'industrie et le gouvernement.
Quels sont les mécanismes en place pour détecter, prévenir et atténuer les biais d'IA à l'égard des populations LGBT et dans quelle mesure sont-ils efficaces ?
Les systèmes d'intelligence artificielle ont été conçus avec des algorithmes intégrés pour détecter et corriger les préjugés à l'égard de diverses données démographiques, y compris la communauté LGBT. Ces mécanismes comprennent des techniques de filtrage des données, telles que la suppression des informations d'identification des ensembles de données utilisés pour l'apprentissage des modèles d'apprentissage automatique et l'inclusion de différentes perspectives lors de l'élaboration du modèle. De plus, la surveillance et l'évaluation régulières de l'efficacité de l'IA peuvent aider à déterminer les éventuels écarts qui pourraient survenir au fil du temps.