In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale possono inavvertitamente aumentare i pregiudizi sociali nella categorizzazione o nell'interpretazione dell'identità di genere?
Intelligenza Artificiale (IA) ha fatto grandi progressi negli ultimi anni ed è attualmente utilizzato per diversi scopi, come il riconoscimento facciale, gli assistenti vocali, le chat bot e i veicoli autonomi.
Tuttavia, una delle aree in cui l'IA può inavvertitamente perpetuare i pregiudizi sociali è la sua capacità di classificare o interpretare le identità di genere. Questo saggio vedrà come gli algoritmi dell'IA possono essere addestrati a riconoscere specifici gender e il loro impatto sulla società.
Un modo per aumentare involontariamente i pregiudizi sociali con algoritmi di IA è utilizzare modelli di apprendimento automatico. Questi modelli sono progettati per imparare dai dataset e fare previsioni basate sui modelli trovati in questi set di dati.
Tuttavia, se questi set di dati sono spostati verso determinati sessi, possono causare algoritmi di IA spostati verso altri sessi.
Ad esempio, se l'algoritmo IA è addestrato utilizzando immagini di uomini e donne, potrebbe avere difficoltà a riconoscere individui non nativi che non si adattano attentamente a nessuna categoria. Allo stesso modo, se un algoritmo di intelligenza artificiale è addestrato su pattern vocali di persone con un particolare accento o dialetto, può fare del suo meglio per capire persone provenienti da diversi settori della società.
Un altro modo in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aumentare involontariamente i pregiudizi sociali è l'uso del linguaggio naturale (NLP). NLP include l'apprendimento delle macchine per capire il linguaggio umano e reagire in modo appropriato.
Tuttavia, se il testo di input contiene un linguaggio pregiudiziale, ad esempio «esso» o «lei», il risultato potrebbe riflettere questo pregiudizio.
Ad esempio, se un sistema di IA è programmato per interpretare pronomi di genere, può suggerire che tutte le persone che usano «lui» o «lei» siano uomini o donne, di conseguenza, il che può portare a un atteggiamento sbagliato nei confronti di persone transgender o non.
I sistemi di intelligenza artificiale possono inoltre basarsi su dati storici che riflettono norme culturali o stereotipi sui ruoli di genere.
Ad esempio, se il modello di riconoscimento delle immagini è stato studiato in fotografie in cui le donne sono spesso rappresentate come casalinghe o infermiere, può lottare per il riconoscimento delle donne professionali in altri settori. Questo può essere particolarmente problematico per le donne che cercano di entrare in settori tradizionalmente maschili come STEM.
Inoltre, i sistemi di IA utilizzati nei processi di assunzione possono inavvertitamente perpetuare i pregiudizi sociali favorendo determinati sessi.
Ad esempio, il Software di riconoscimento facciale utilizzato per verificare i candidati al lavoro può non identificare persone o donne che non indossano il trucco o il vestito in un certo modo. Allo stesso modo, gli assistenti vocali possono non riconoscere le donne che hanno voci alte o accenti legati a specifiche regioni.
Per mitigare questi problemi, i ricercatori devono assicurarsi che gli algoritmi IA siano progettati in base alla diversità. Ciò include la loro formazione su diversi set di dati, testarli su diversi gruppi di popolazione e includere feedback da comunità marginalizzate.
Inoltre, gli sviluppatori dovrebbero cercare di creare algoritmi che dipendano meno dalla lingua di genere e invece concentrarsi sulla trasmissione dei concetti di base.
Infine, la supervisione umana e la revisione devono essere integrate nei sistemi di IA per prevenire la discriminazione basata sull'identità di genere.
In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale possono inavvertitamente aumentare i pregiudizi sociali nella classificazione o nell'interpretazione dell'identità di genere?
La crescente diffusione delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA) ha permesso alle macchine di svolgere diverse attività che erano state precedentemente riservate all'uomo. Uno di questi obiettivi è quello di categorizzare e interpretare l'identità di genere. Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale siano progettati per essere oggettivi e imparziali, possono comunque inavvertitamente aumentare i pregiudizi sociali. Ciò può accadere quando gli algoritmi utilizzati da questi sistemi si basano su set di dati che contengono informazioni spostate.