IA è una nuova tecnologia affascinante che presenta molti potenziali vantaggi per la società, ma comporta anche rischi. Uno dei settori in cui l'IA può essere particolarmente dannosa è la sua interazione con le comunità emarginate, come la popolazione LGBT. Quando gli algoritmi dell'intelligenza artificiale vengono utilizzati per decidere su assunzioni, alloggi, prestiti, sanità o giustizia penale, possono perpetuare pregiudizi e discriminazioni esistenti se non sviluppati correttamente. Questo articolo esaminerà quali sono i meccanismi pratici per individuare, prevenire e mitigare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT e quanto essi siano efficaci in pratica.
Per cominciare, definiamo alcuni termini. Il termine «IA» si riferisce a sistemi informatici che possono svolgere attività che normalmente richiedono intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la decisione o l'apprendimento basato sui dati. Il termine «spostamento» si riferisce a un errore sistematico in questi processi causato da input errati o cattiva programmazione. Il termine «LGBT» è lesbico, gay, bisessuale e transgender. Include persone che non si identificano come uomini o donne, o che sono attratti da persone di vario genere.
Infine, «popolazione» appartiene a qualsiasi gruppo di persone con caratteristiche comuni.
Uno dei modi per prevenire il pregiudizio dell'IA nei confronti dei gruppi LGBT è l'apprendimento dei dataset. I set di dati di apprendimento sono insiemi di esempi utilizzati per imparare agli algoritmi di apprendimento automatico a riconoscere gli schemi dei dati. Se questi esempi includono solo immagini di persone dirette e cisgender (cioè persone la cui identità di genere corrisponde al sesso assegnato alla nascita), l'algoritmo IA può avere problemi a riconoscere individui non bianchi, ad esempio. Per combatterlo, i ricercatori possono creare un insieme più ampio di dati didattici che includono immagini di persone LGBT.
Tuttavia, questo approccio ha dei limiti: la raccolta di dati sufficienti per l'apprendimento di modelli di grandi dimensioni è costosa e lunga e non risolve la discriminazione esistente all'interno dei database esistenti.
Un altro meccanismo consiste nell'utilizzare gli indicatori di equità per la progettazione del modello. Gli indicatori di equità misurano il grado in cui il sistema di intelligenza artificiale è uguale ai vari gruppi.
Ad esempio, un indicatore può essere l'accuratezza che misura la precisione del modello per prevedere se qualcuno appartiene a una determinata categoria, ad esempio «uomo» o «donna». Un'altra metrica può essere una probabilità di equazione che misura se la probabilità di classificazione non valida è significativamente diversa tra i gruppi. Misurando l'equità, gli sviluppatori possono determinare quando i loro modelli sono pregiudizievoli e apportare adeguati aggiustamenti.
Tuttavia, gli indicatori di equità richiedono un'attenta progettazione e implementazione e non sono sempre efficaci nel rilevare tutte le forme di pregiudizio.
Infine, un'altra strategia è l'implementazione di sistemi IA spiegabili. I sistemi di IA spiegabili garantiscono la trasparenza dei processi decisionali, in modo che gli utenti possano capire perché hanno fatto una previsione. Questo può aiutare gli utenti a individuare e correggere gli errori del sistema, se necessario.
Tuttavia, i sistemi di IA spiegabili possono ancora contenere pregiudizi, perché si basano sull'interpretazione umana, e le persone sono inclini ai pregiudizi.
In generale, sebbene questi meccanismi esistano per prevenire i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT, non sono sempre efficaci in pratica. Gli sviluppatori devono continuare a lavorare sodo affinché i loro algoritmi siano trattati equamente e senza pregiudizi.In questo modo, possiamo creare una società più equa ed equa, dove tutti possano accedere ai vantaggi di questa nuova tecnologia avvincente.
Quali sono i meccanismi pratici per individuare, prevenire e mitigare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT e quanto sono efficaci in pratica?
Il pregiudizio dell'IA si riferisce a un fenomeno in cui i sistemi di IA mostrano comportamenti ingiustificati nei confronti di determinati gruppi di persone basati sulle loro caratteristiche, come sesso, razza, orientamento sessuale, ecc. Rilevare il pregiudizio dell'IA richiede la raccolta di dati da diverse fonti e la loro analisi sulla presenza di schemi che possano indicare una discriminazione. La prevenzione dei pregiudizi dell'IA include l'utilizzo di metodi quali l'ispezione algoritmica e la formazione della diversità per gli sviluppatori.