È stato dimostrato che i sistemi di IA sono in grado di analizzare grandi quantità di dati e di fare previsioni su diversi aspetti della vita della società, tra cui come i vari gruppi sono rappresentati nei media, come interagiscono tra loro e quali stereotipi esistono intorno a determinate identità.
Tuttavia, c'è ancora molto lavoro da fare per garantire che questi sistemi fissino esattamente le sfumature del comportamento umano e dell'esperienza quando si tratta di comprendere le diverse identità di genere. Anche se alcuni sistemi di IA possono essere in grado di riconoscere specifiche caratteristiche associate a una specifica identità, come la scelta di abiti o attributi fisici, non sempre possono comprendere i valori più profondi dietro queste varianti o attributi. Ciò potrebbe portare a fraintendimenti o fraintendimenti che potrebbero danneggiare le persone che si identificano al di fuori delle normative di genere tradizionali. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale devono tenere conto anche delle differenze di ogni gruppo, come età, razza, etnia e status economico e sociale, per rappresentare realmente la loro esperienza. Inserendo una vasta gamma di prospettive nei propri algoritmi e processi di apprendimento, i sistemi di IA possono riflettere meglio la complessità dell'esperienza umana e contribuire a creare società più inclusive dove tutte le identità siano riconosciute e rispettate.
Uno dei problemi che i sistemi di IA devono affrontare in questo campo è la loro dipendenza da categorie binarie come maschile/femminile o maschile/femminile, che riflettono in modo inadeguato la varietà di genere e qualità sessuali presenti nel nostro mondo.
Ad esempio, le persone non sicure possono identificarsi come uomini, donne o uomini o donne contemporaneamente.
Inoltre, le persone transgender possono sperimentare la propria identità di genere come variabile nel tempo o in contesti diversi. Queste complicazioni non possono essere coperte da semplici schemi di categorizzazione, ma richiedono approcci più dettagliati che tengano conto delle differenze individuali.
Un altro problema è il modo in cui i sistemi di IA imparano dai dataset esistenti, molti dei quali sono spostati verso i maschi cisgender (non trans). Ciò può portare a previsioni imprecisate su come determinati gruppi interagiscono tra loro o su quali comportamenti siano considerati accettabili nella comunità.
Ad esempio, se un sistema di IA è addestrato su un set di dati rappresentato principalmente da uomini bianchi, può ignorare importanti segnali legati al razzismo, al sessismo o ad altre forme di discriminazione. Per risolvere questi problemi, i ricercatori devono lavorare per diversificare i loro set di dati e sviluppare metodi per riconoscere e correggere i pregiudizi nei modelli di apprendimento automatico.
Infine, c'è anche da chiedersi se i sistemi di IA debbano essere utilizzati per garantire il rispetto delle normative di genere tradizionali o invece per promuovere l'accettazione e la comprensione delle differenze. Alcuni sostengono che gli algoritmi dell'IA possano essere utilizzati per identificare e intervenire contro la microagressione di genere nei luoghi pubblici, mentre altri si preoccupano che ciò aumenterà la sorveglianza e il controllo delle comunità marginalizzate. Per gli sviluppatori e gli utenti sarà importante considerare attentamente gli effetti etici dell'uso dell'IA sulla gestione delle norme sociali e delle aspettative per il sesso e la sessualità. Attraverso il dialogo con le parti interessate da diversi settori e punti di vista della società, possiamo creare sistemi di IA che sostengano società inclusive, dove tutte le identità siano riconosciute e rispettate.
In che modo i sistemi IA influenzano la comprensione della società, la categorizzazione e il riconoscimento delle diverse identità di genere?
I sistemi di intelligenza artificiale possono avere diversi effetti positivi e negativi sulla comprensione della società, sulla categorizzazione e sul riconoscimento delle diverse identità di genere. Da un lato, alcuni studi dimostrano che gli algoritmi dell'IA possono rilevare schemi nei dati legati all'identità di genere e fornire previsioni più precise sul sesso umano che solo le persone. Questo può potenzialmente portare a una maggiore riconoscenza e l'inclusione di persone non nere e transgender nella società.