Uno dei principali problemi legati allo sviluppo dell'intelligenza artificiale è il suo potenziale per perpetuare pregiudizi che già esistono nella società, anche basati sull'identità di genere, la razza e l'orientamento sessuale. Ciò può essere particolarmente problematico per i membri di gruppi marginali che possono subire discriminazioni sia nella loro vita quotidiana che nei sistemi di IA. Fortunatamente, sono state sviluppate diverse strategie per identificare e mitigare i pregiudizi contro lesbiche, gay, bisessuali e transgender. La popolazione LGBT negli algoritmi dell'IA.
In termini di identificazione, i ricercatori hanno scoperto che determinati tipi di set di dati utilizzati per l'apprendimento dei modelli di IA possono favorire lo spostamento.
Ad esempio, le immagini LGBT potrebbero non essere sufficientemente rappresentate o non essere contrassegnate correttamente nei dataset di riconoscimento delle immagini, causando errori nei sistemi IA.
Inoltre, i modelli di linguaggio comunemente utilizzati da persone LGBT possono non essere presenti in modelli linguistici di grandi dimensioni, con conseguente mancanza di comprensione nell'interpretazione del testo generato da tali sistemi. Per risolvere questo problema, alcune aziende stanno lavorando per creare una varietà di set di dati e metodi di apprendimento modellati che includono l'esperienza unica e l'individualità di tutte le persone.
Una volta individuati gli interventi devono essere implementati per ridurre i pregiudizi. Un approccio consiste nell'utilizzare tecniche di apprendimento automatico per individuare e correggere gli schemi dei dati che indicano un trattamento ingiusto delle persone LGBT. Un'altra strategia consiste nello sviluppo di metriche di equità per misurare quanto l'algoritmo elabora i vari sottogruppi, consentendo agli sviluppatori di valutare l'impatto di nuove funzioni o modifiche sul codice esistente.
Infine, gli esperti raccomandano l'implementazione di processi di verifica su persone in cui professionisti formati studiano e valutano i risultati dell'IA per garantire precisione ed equità.
Tuttavia, questi metodi non sono sempre efficaci in pratica. In molti casi, la loro implementazione richiede risorse ed esperienza considerevoli che le piccole organizzazioni possono avere difficoltà a fornire. Inoltre, anche con sforzi completi, è difficile garantire la completa eliminazione dei pregiudizi senza comprendere attentamente le cause e i meccanismi fondamentali. Così, per migliorare ulteriormente l'efficacia di questi interventi, nel tempo, sarà necessaria una continua ricerca e collaborazione tra scienziati, professionisti del settore e gruppi di interesse.
Quali sono i meccanismi per individuare e mitigare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT e quanto sono efficaci questi interventi in pratica?
Quali sono i meccanismi per individuare e mitigare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT e quanto sono efficaci questi interventi in pratica?