Comment les technologies d'intelligence artificielle peuvent-elles involontairement reproduire des préjugés ou renforcer des stéréotypes sur l'identité de genre?
Le développement de l'intelligence artificielle a été l'une des avancées technologiques les plus importantes de ces dernières années. Elle a révolutionné la façon dont les entreprises fonctionnent, comment les gens communiquent et même comment les gens interagissent avec les machines. Comme les systèmes d'IA sont de plus en plus répandus dans différents secteurs, on craint de plus en plus qu'ils ne perpétuent les préjugés et les stéréotypes à l'égard de l'identité de genre. Ce problème doit être résolu car il peut avoir des conséquences négatives, comme la discrimination des individus en raison de leur identité de genre. On explique ci-après pourquoi cela se produit, on donne des exemples et on discute des solutions possibles.
L'une des façons dont les systèmes d'intelligence artificielle peuvent involontairement reproduire des préjugés ou renforcer des stéréotypes sur l'identité de genre est de collecter des données. Les données constituent la base des systèmes d'IA; par conséquent, s'il ne représente pas exactement tous les genres, le système peut faire des hypothèses erronées à leur sujet.
Par exemple, un chatbot avec intelligence artificielle conçu pour répondre aux demandes de service client peut tirer des leçons de l'interaction avec les clients, mais reflète probablement les préférences de la plupart des utilisateurs masculins. Si les femmes n'utilisent pas le chatbot assez souvent, le système d'IA peut suggérer que les femmes ont moins de questions ou de problèmes que les hommes, ce qui peut conduire à un traitement injuste.
Une autre façon dont les systèmes d'intelligence artificielle peuvent diffuser des préjugés est d'utiliser des algorithmes formés sur des données historiques qui montrent des comportements sexistes.
Par exemple, si l'algorithme de recrutement est formé sur le CV des candidats à un emploi antérieur, cela peut favoriser les candidats masculins plutôt que les femmes, parce que historiquement plus d'hommes ont postulé à ces postes. En outre, les systèmes d'intelligence artificielle peuvent refléter des stéréotypes culturels dans la prise de décisions, ce qui conduit à des préjugés.
Par exemple, un assistant virtuel programmé pour reconnaître les émotions peut interpréter la tristesse différemment pour les femmes et les hommes, ce qui conduit à des réactions inégales.
Pour atténuer ces problèmes, vous pouvez prendre plusieurs mesures. Premièrement, les développeurs doivent s'assurer que les systèmes d'IA reçoivent une variété d'ensembles de données. Cela signifie collecter des données auprès de différentes sources et veiller à ce qu'elles représentent tous les genres sur un pied d'égalité. Deuxièmement, le développement d'algorithmes moins dépendants des données historiques et plus axés sur les tendances actuelles peut contribuer à réduire les préjugés culturels.
Enfin, les entreprises doivent procéder à des audits réguliers pour détecter tout préjugé involontaire et prendre rapidement des mesures correctives.
En conclusion, même si les technologies de l'intelligence artificielle offrent des avantages considérables, elles créent également des risques. En comprenant comment ces systèmes peuvent perpétuer les préjugés et les stéréotypes sur l'identité de genre, nous pouvons concevoir des solutions qui les empêcheront de le faire.
Comment les technologies d'intelligence artificielle peuvent-elles involontairement reproduire des préjugés ou renforcer des stéréotypes sur l'identité de genre ?
Dans le but de créer une génération de langage plus naturaliste pour les chatbots, les chercheurs ont rassemblé de grands ensembles de données de conversation humaine pour enseigner des modèles d'apprentissage automatique. Ces ensembles de données contiennent souvent des commentaires sexistes et misogynes qui reflètent les normes sociales et les attentes concernant les rôles des femmes. En conséquence, les algorithmes peuvent étudier ces motifs décalés à partir des données et les immortaliser dans leurs propres données de sortie.