Quali sono le strutture per identificare e ridurre il pregiudizio algoritmico nei confronti delle persone LGBT nell'intelligenza artificiale e quanto sono efficaci in pratica?
Il pregiudizio algoritmico si riferisce alla tendenza degli algoritmi di apprendimento automatico a produrre risultati ingiustificati basati su specifiche caratteristiche quali razza, sesso, età, orientamento sessuale, religione, ecc. Ciò può accadere quando i dati utilizzati per l'apprendimento di questi algoritmi vengono spostati o quando gli algoritmi stessi contengono errori di codifica che li costringono a prendere decisioni errate. Negli ultimi anni, la consapevolezza che il pregiudizio algoritmico possa influenzare gruppi marginali come le persone LGBT, che potrebbero subire discriminazioni in termini di occupazione, alloggio, sanità e altri settori della vita.
Per risolvere questo problema sono stati suggeriti diversi frame per identificare e ridurre il pregiudizio algoritmico nei confronti delle persone LGBT nell'intelligenza artificiale. Un approccio consiste nello sviluppo di strumenti che controllino le prestazioni degli algoritmi in diversi sottogruppi all'interno di un'organizzazione o di un settore.
Ad esempio, Fairness Toolkit, sviluppato da IBM, fornisce un insieme di metriche per misurare l'equità dei modelli di apprendimento automatico in diversi gruppi, inclusi quelli LGBT. Un altro approccio è quello di utilizzare metodi come l'equità controfattica, che include la simulazione di scenari alternativi per determinare se ci sarebbero risultati concreti se il gruppo non fosse stato soggetto a pregiudizi.
Alcuni ricercatori hanno inoltre suggerito di utilizzare approcci «competitivi» per neutralizzare il pregiudizio algoritmico. Questo include la formazione di un modello nemico che cerca di prevedere l'uscita di questo sistema di IA, riducendo al minimo la sua precisione per specifiche suboposizioni. Presentando questo avversario al modello originale, impara a generare previsioni più giuste senza compromettere l'accuratezza generale.
Tuttavia, i critici sostengono che questo metodo potrebbe avere conseguenze involontarie e suscitare preoccupazioni per la privacy e la sicurezza.
Tuttavia, nonostante questi sforzi, l'efficienza dei sistemi esistenti rimane limitata. Molte organizzazioni stanno cercando di implementare questi metodi a causa della mancanza di risorse, esperienza o interesse delle parti interessate.
Inoltre, ci sono spesso priorità e compromessi concorrenti tra equità e altri fattori quali precisione, efficienza economica e scalabilità.
Ad esempio, le aziende possono avere difficoltà a bilanciare la necessità di previsioni precise con il desiderio di eliminare il pregiudizio nei confronti di determinati gruppi.
In generale, affrontare il problema dello spostamento algoritmico richiede un approccio multilaterale che includa la collaborazione tra l'accademia, l'industria, il governo e la società civile. Nonostante i progressi, c'è ancora molto da fare prima di eliminare completamente la discriminazione nell'intelligenza artificiale.
Quali sono le strutture per identificare e mitigare il pregiudizio algoritmico contro le persone LGBT nell'intelligenza artificiale e quanto sono efficaci in pratica?
Il problema del pregiudizio algoritmico contro le persone LGBT non è nuovo; i ricercatori sanno da tempo che i sistemi di intelligenza artificiale possono perpetuare la discriminazione basata sull'orientamento sessuale e sull'identità di genere. Uno dei fondamenti per individuare questi pregiudizi è il paradigma Privacy e Sicurezza, che sottolinea i problemi di privacy e sicurezza come fattori chiave nella comprensione dei pregiudizi. Questa struttura suggerisce che gli algoritmi dell'IA possano riflettere pregiudizi impliciti nelle fonti di dati, inclusi i post sui social media, le ricerche online e gli articoli di notizia.