L'intelligence artificielle (IA) a révolutionné de nombreux secteurs, dont la santé, la finance et l'éducation.
Néanmoins, elle présente également des risques importants lorsqu'elle est utilisée pour discriminer des groupes marginalisés comme les personnes LGBT.
L'un des moyens de renforcer le biais par les algorithmes de l'IA est d'entrer des données. Les modèles d'apprentissage automatique sont formés à l'aide de grands ensembles de données contenant des schémas et des tendances historiques. Ces ensembles de données reflètent souvent les préjugés et préjugés sociaux qui perpétuent les inégalités.
Par exemple, si un ensemble de données pour les demandes d'emploi contient principalement des candidats hétérosexuels qui ont des rôles traditionnels de genre, l'algorithme peut soutenir ces caractéristiques dans ses prévisions, ce qui peut conduire à moins de personnes LGBT à embaucher.
Un autre moyen par lequel l'IA peut contribuer aux préjugés est le processus décisionnel. Certains modèles d'apprentissage automatique sont basés sur des corrélations statistiques entre certains attributs et résultats, tels que la couleur de la peau et le taux de criminalité. Dans ce cas, les Noirs peuvent être faussement identifiés comme des criminels plus souvent que les Blancs en raison de leur teinte de peau. Ce type de racisme systémique peut s'étendre à d'autres domaines tels que l'emploi ou le logement.
Enfin, l'erreur humaine peut contribuer aux résultats partiaux de l'IA. Les développeurs doivent s'assurer qu'ils ne codent pas leurs propres distorsions inconscientes dans le code.
Par exemple, un programmeur peut, par inadvertance, marquer des sujets LGBT comme « sensibles » et en restreindre l'accès pendant la formation.
Pour atténuer ces problèmes, les développeurs doivent accorder la priorité à la diversité dans le processus de conception. Ils doivent rechercher des informations auprès des communautés LGBT et intégrer des pratiques inclusives dans leur flux de travail.
En outre, ils devraient envisager d'autres mesures pour réduire les biais, comme la randomisation des données ou l'audit des algorithmes avant le déploiement.
Enfin, des tests et une maintenance réguliers sont nécessaires pour détecter et corriger les erreurs au fil du temps.
En éliminant les inégalités structurelles dans la conception algorithmique, les développeurs peuvent utiliser l'IA de manière responsable et éthique, en favorisant l'innovation.
Comment l'intelligence artificielle peut-elle renforcer les préjugés à l'égard des personnes LGBT et comment les développeurs peuvent-ils lutter de manière éthique contre ces inégalités structurelles dans la conception algorithmique ?
Il a été démontré que l'intelligence artificielle (IA) renforce le biais envers les personnes LGBTQ + en répliquant et en renforçant les structures sociales existantes qui favorisent l'hétéronormalité, la cysnormativité et les binarités de genre. Le manque de présentation et de données sur les identités queer dans les ensembles de données d'IA contribue encore à ce problème.