La relazione tra orientamento sessuale e identità di genere svolge un ruolo importante nel campo dell'intelligenza artificiale e della sua applicazione in diversi settori. Mentre sempre più aziende utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per i processi decisionali, cresce la preoccupazione per i pregiudizi involontari che favoriscono gli individui cissgender eterosessuali a spese di altri. Il termine «pregiudizio» si riferisce a qualsiasi concetto o giudizio pregiudiziale derivante da informazioni incomplete o da dati inesatti. In questo contesto, ciò implica che determinati gruppi sono svantaggiati quando le loro caratteristiche non corrispondono alle caratteristiche utilizzate per l'apprendimento dei modelli di IA.
Ad esempio, se un algoritmo è stato addestrato utilizzando i dati di uomini e donne diretti, ma ha escluso i gay, sarebbe difficile per lui fare previsioni precise sulle popolazioni LGBT. Ciò produce disuguaglianze nei risultati e aumenta gli stereotipi negativi che possono essere dannosi sia per gli individui che per la società in generale.
Più meccanismi favoriscono il pregiudizio nei confronti delle popolazioni LGBT. Uno di questi meccanismi consiste nello spostamento della selezione dei dati. Gli esperti di dati di solito utilizzano set di dati di grandi dimensioni per imparare modelli di apprendimento automatico, ma possono escludere gruppi specifici per mancanza di visione o problemi di privacy. Un altro meccanismo è lo spostamento algoritmico, in cui gli algoritmi esaminano i modelli dai dati esistenti e li applicano a nuovi casi senza considerare le circostanze individuali.
Inoltre, i pregiudizi umani possono essere inclusi nell'IA da designer di linguaggi di programmazione che codificano con presupposti basati sulla loro visione del mondo.
Infine, lo spostamento di convalida avviene durante le fasi di test, quando i misuratori misurano le prestazioni del modello in base ai risultati sperati e non a quelle effettive.
Per risolvere questi problemi, le basi etiche devono orientare lo sviluppo equo degli algoritmi. L'etica è legata ai principi morali e ai valori che governano il comportamento. Fornisce quindi suggerimenti per creare algoritmi equi e equi che valgono ugualmente per tutti gli utenti.
Ad esempio, gli sviluppatori possono utilizzare criteri espliciti per garantire la diversità nell'apprendimento dei dataset e eseguire test rigorosi prima dell'implementazione delle soluzioni di IA. Possono anche includere misure per rilevare pregiudizi in tempo reale e la correzione appropriata.
Inoltre, la trasparenza è fondamentale perché gli utenti hanno bisogno di spiegazioni chiare su come utilizzare le loro informazioni personali e di misure di protezione contro l'uso illecito. Seguendo le best practice, gli sviluppatori possono creare prodotti inclusivi che fanno bene a tutti, indipendentemente dall'orientamento sessuale o dall'identità di genere.
Quali meccanismi dell'IA promuovono il pregiudizio nei confronti delle popolazioni LGBT e in che modo il quadro etico può guidare un equo sviluppo algoritmico?
I meccanismi che favoriscono il pregiudizio nei confronti della popolazione LGBT includono la presentazione di dati e metodi di apprendimento che perpetuano gli stereotipi e i pregiudizi culturali esistenti. Questi fattori portano gli algoritmi a prendere decisioni basate su informazioni incomplete, che spesso emarginano le persone LGBT, limitando il loro accesso a risorse, servizi e opportunità. Il quadro etico può guidare uno sviluppo algoritmico equo, promuovendo la trasparenza, la responsabilità e l'inclusione nello sviluppo e nell'implementazione dell'IA.