Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale si sviluppa rapidamente, ma cresce la preoccupazione per il suo impatto sulle comunità marginali, incluse le persone LGBT. La discriminazione nei loro confronti è stata diffusa nel corso dei secoli, causando esclusione sociale, violenza e danni economici. Per evitare che l'IA perpetui questi pregiudizi, è necessario sviluppare ed implementare efficacemente il quadro etico. Questo articolo esaminerà le varie strutture e strategie di attuazione per prevenire le pratiche discriminatorie.
Strutture etiche
Ci sono diverse strutture etiche che possono guidare lo sviluppo dell'IA per prevenire la discriminazione nei confronti delle popolazioni LGBT. Un approccio consiste nell'adottare principi quali equità, responsabilità, trasparenza, affidabilità, privacy, sicurezza e conformità. Questi principi mirano a creare algoritmi che si applicano allo stesso modo a tutti, indipendentemente da sesso, razza, età o orientamento sessuale.
Ad esempio, la giustizia richiede che gli algoritmi non discriminino in base a caratteristiche protette, come il sesso o la sessualità. La responsabilità garantisce che gli sviluppatori si assumano la responsabilità delle loro azioni e si conformino alle norme legali e comunitarie. La trasparenza comporta soluzioni trasparenti e comprensibili per gli utenti, mentre l'affidabilità garantisce il corretto funzionamento dei sistemi in ogni circostanza. La privacy protegge i dati personali dall'accesso non autorizzato, mentre la sicurezza li protegge dagli attacchi informatici.
Infine, il rispetto delle leggi e delle normative è fondamentale per mantenere la fiducia pubblica.
Strategie di implementazione
Per implementare efficacemente le strutture di cui sopra, gli sviluppatori devono seguire le best practice, come l'inclusione di diversi punti di vista nel processo decisionale. Devono anche considerare il contributo dei membri della comunità, inclusi quelli LGBT, nella fase di progettazione.
Possono inoltre utilizzare metodi quali aumento dei dati, formazione attiva e reti di competizione generative per ridurre i pregiudizi. L'aumento dei dati include la creazione di nuovi set di dati unendo quelli esistenti, consentendo una previsione più accurata. L'apprendimento attivo permette alle macchine di imparare continuamente sulla base del feedback umano, migliorando la precisione nel tempo. Le reti di generazione di competizione utilizzano le reti neurali per generare dati sintetici con caratteristiche specifiche, riducendo i pregiudizi presenti nei set di dati reali.
Esempi
Diverse aziende hanno implementato con successo queste strategie dimostrandone l'efficacia.
Ad esempio, il team di intelligenza artificiale di Google ha usato una tecnica chiamata «apprendimento con rinforzi inversi» per insegnare all'algoritmo a riconoscere i gatti meglio degli esseri umani. L'azienda ha insegnato il suo sistema a milioni di immagini contrassegnate, ma ha scoperto che cercava di distinguere i gatti dai cani, così ha creato un secondo modello che si è insegnato a distinguerli, dando etichette sbagliate a entrambi. Questo approccio ha migliorato la precisione per diversi tipi di animali e ha impedito la discriminazione di determinate razze. Un altro esempio è il software di reclutamento di Amazon, che è stato progettato per eliminare il pregiudizio di genere, ma invece ha imparato a preferire i candidati maschi. Per risolvere il problema, l'azienda ha ridefinito l'algoritmo utilizzando un set di dati di curriculum senza nomi o altre informazioni identificative, che hanno portato a un miglioramento della produttività.
Infine, il quadro etico e le strategie di implementazione possono aiutare gli sviluppatori a creare algoritmi che non discriminano la popolazione LGBT.Seguendo best practice quali la diversità, i cicli di feedback e il continuo miglioramento, possono garantire equità e trasparenza, mantenendo al contempo la riservatezza e la sicurezza. Poiché l'IA continua a svilupparsi, gli sviluppatori devono rimanere vigili nel prevenire il pregiudizio e promuovere la giustizia per tutti gli esseri umani.
Quali sono i frame etici che definiscono lo sviluppo dell'IA per prevenire la discriminazione nei confronti delle popolazioni LGBT e come possono essere efficacemente attuati?
Gli sviluppatori di IA devono tenere conto di diversi ambiti etici, come equità, responsabilità, trasparenza e inclusione, nello sviluppo di sistemi di IA per evitare pregiudizi e promuovere la diversità. Questi principi mirano a garantire che tutte le persone, inclusi i membri delle comunità LGBT, abbiano uguale accesso alle opportunità e siano trattate equamente.