In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale possono inavvertitamente aumentare i pregiudizi sociali nell'interpretazione o nella categorizzazione dell'identità di genere?
La questione di come l'intelligenza artificiale (IA) possa essere utilizzata per riconoscere, interpretare o categorizzare l'identità di genere diventa sempre più urgente, poiché questi sistemi sono sempre più diffusi nella nostra vita quotidiana. Sebbene l'IA possa fornire numerosi benefici per la società, ci sono anche preoccupazioni su come possa involontariamente rafforzare le norme sociali esistenti e pregiudizi legati al sesso. Questo articolo esaminerà alcuni dei potenziali modi in cui questo potrebbe accadere.
Una delle aree in cui i sistemi di intelligenza artificiale possono avere difficoltà a comprendere con precisione l'identità di genere è la tecnologia di riconoscimento facciale. Il software di riconoscimento facciale si basa spesso su set di dati che sono stati addestrati utilizzando immagini di persone provenienti principalmente da popolazioni cisgender bianche. Di conseguenza, l'algoritmo potrebbe non riconoscere con precisione i volti appartenenti a persone che non corrispondono a questa forma, compresi quelli che si identificano al di fuori dei doppi generi tradizionali.
Ad esempio, le donne transgender possono essere erroneamente identificate come uomini a causa dei loro tratti di persona che non corrispondono alla definizione del set di apprendimento di ciò che costituisce la femminilità. Inoltre, i volti non bianchi possono essere contrassegnati male come uomini o donne, a seconda della scelta che scelgono durante l'impostazione. Allo stesso modo, i sistemi di intelligenza artificiale sviluppati per analizzare i pattern vocali possono anche combattere il riconoscimento preciso delle voci di persone il cui discorso non corrisponde alle aspettative tipiche per quanto riguarda la loro espressione di genere.
Un altro problema con l'intelligenza artificiale e il riconoscimento del sesso riguarda l'elaborazione della lingua. Gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si basano in gran parte su set di dati scritti e orali che possono contenere termini e espressioni sessiste o omofobe. Se il sistema NDL è addestrato su tali dati, può perpetuare gli stereotipi dannosi e le distorsioni delle comunità marginalizzate.
Ad esempio, se un sistema di IA affronta un'offerta di tipo «cucina bene», può interpretarlo come più positivo che se invece fosse «lui». Questo rafforza il ruolo di genere e i pregiudizi nei confronti del comportamento adeguato di uomini e donne.
In alcuni casi, il pregiudizio può anche verificarsi quando i sistemi di intelligenza artificiale cercano di classificare o classificare gli elementi sulla base della loro presunta identità di genere.
Ad esempio, un software di riconoscimento delle immagini può classificare erroneamente determinati tipi di abbigliamento come maschili o femminili, produce risultati imprecisi quando si cerca di identificare il sesso del proprietario. Anche i prodotti o i servizi apparentemente neutrali possono essere vittime di tali errori di etichettatura, impedendo potenzialmente l'accesso a persone che non rispettano le normative tradizionali di genere.
Per affrontare questi problemi, gli sviluppatori devono valutare attentamente come formare e testare i sistemi IA su precisione e inclusione. Essi devono garantire che i set di dati di apprendimento includano esempi che rappresentano diversi gruppi e contesti ed evitare di affidarsi esclusivamente a prospettive e presupposti cisgenerativi.
Devono inoltre essere trasparenti su qualsiasi spostamento potenziale nei propri modelli, in modo da consentire agli utenti di prendere misure per mitigarne gli effetti. Dando priorità alle pratiche di progettazione inclusive, possiamo garantire che le tecnologie di IA non aumentino involontariamente i pregiudizi sociali sull'identità di genere.
L'IA ha un enorme potenziale per rivoluzionare molti settori, ma deve essere utilizzato in modo responsabile. Gli sviluppatori devono dare priorità ai principi del design inclusivo, in modo che l'IA non rafforzi le norme sociali esistenti in materia di identità di genere. Questo aiuterà a creare un mondo più giusto in cui tutti siano trattati con rispetto e dignità indipendentemente dalla loro identità.
In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale possono inavvertitamente aumentare i pregiudizi sociali nell'interpretazione o nella categorizzazione dell'identità di genere?
In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale possono inavvertitamente aumentare i pregiudizi sociali nell'interpretazione o nella categorizzazione dell'identità di genere?