Intelligenza Artificiale (Intelligenza Artificiale) ha fatto grandi progressi in diversi settori, dalla sanità alla finanza e all'intrattenimento.
Ma rappresenta anche un problema unico quando si tratta di pregiudizi nei confronti di lesbiche, gay, bisessuali, transgender (LGBT). Poiché gli algoritmi IA sono progettati per imparare sui dati e prendere decisioni basate su modelli, possono ereditare gli spostamenti da questi dati se sono incompleti, pregiudiziali o ingannevoli. Ciò significa che i sistemi di intelligenza artificiale possono perpetuare gli stereotipi e i pregiudizi nei confronti della popolazione LGBT, con risultati ineguagliabili in settori come occupazione, alloggio, istruzione e sanità. Per ottenere risultati equi per tutti, gli sviluppatori devono implementare un quadro etico che promuova l'equità e l'inclusione. Queste strutture includono diversi meccanismi, tra cui rappresentanza, mitigazione, verifica, monitoraggio e responsabilità. Implementando questi meccanismi, gli sviluppatori possono creare sistemi di IA che non discriminano le persone LGBT e offrono loro le stesse opportunità.
Innanzitutto, gli sviluppatori devono garantire una rappresentanza adeguata dei gruppi di dati LGBT. Se le persone LGBT non sono sufficientemente rappresentate nei dati utilizzati per l'apprendimento dei modelli di IA, il sistema probabilmente rifletterà questi pregiudizi e non rifletterà esattamente la diversità della popolazione. Pertanto, gli sviluppatori devono lavorare con diversi gruppi per raccogliere dati precisi e rappresentativi che includono le persone LGBT. Dovrebbero anche evitare di usare pronomi specifici per il sesso nel loro codice e invece usare un linguaggio non nativo, come «loro/loro», che permette al sistema di essere più inclusivo.
In secondo luogo, gli sviluppatori possono implementare metodi quali la pulizia dei dati e la reimpostazione per ridurre al minimo i pregiudizi nei confronti delle persone LGBT. La pulizia dei dati include l'eliminazione di tutte le informazioni che possono causare discriminazioni, mentre il campionamento eccessivo aumenta il numero di istanze di gruppi non rappresentati nei dati. Ciò garantisce che il sistema riconosca e rappresenta tutti allo stesso modo.
Ad esempio, se un modello è addestrato su un set di dati in cui solo il 5% delle immagini includono coppie gay, può interpretarle come anormali o insolite, portando a scelte sbagliate. In terzo luogo, gli sviluppatori possono controllare regolarmente le prestazioni dei propri algoritmi utilizzando metodi quali l'IA (XAI). XAI utilizza la visualizzazione e altri strumenti per mostrare come l'algoritmo prende le proprie decisioni, permettendo agli sviluppatori di individuare eventuali schemi o pregiudizi che possono influenzare gruppi specifici. In questo modo possono rapidamente individuare e correggere ogni ingiustizia del sistema.
Infine, gli sviluppatori possono essere responsabili dei risultati dei loro sistemi. Devono monitorare indicatori quali precisione, equità e inclusione e pubblicare apertamente i risultati, permettendo ad altri di valutare i propri progressi.
Possono inoltre creare regole e procedure che assicurino trasparenza e risolvono rapidamente i problemi quando si verificano.
Infine, l'introduzione di un quadro etico nello sviluppo dell'IA è essenziale per garantire risultati equi a tutte le popolazioni, incluse le persone LGBT. Gli sviluppatori devono rappresentare adeguatamente i vari gruppi, pulire i dati per eliminare i pregiudizi, utilizzare il campionamento ridondante per bilanciare la visualizzazione, controllare le prestazioni del sistema con XAI e essere responsabili dei risultati. Questi meccanismi aiuteranno a creare sistemi di IA che non consentano discriminazioni LGBT e offrono loro pari opportunità.
Quali meccanismi dell'IA promuovono il pregiudizio nei confronti delle popolazioni LGBT e come gli sviluppatori possono introdurre un quadro etico per garantire risultati equi?
È stato scoperto che i sistemi di intelligenza artificiale (IA) dimostrano pregiudizi nei confronti di lesbiche, gay, bisessuali e transgender (LGBT), con risultati spesso discriminatori. Ciò è dovuto in gran parte alla dipendenza da set di dati che rappresentano inadeguatamente questi gruppi o i pregiudizi stessi.