Cos'è un pregiudizio algoritmico nell'IA?
Il pregiudizio algoritmico nell'IA si riferisce al fenomeno quando gli algoritmi, usati per prendere decisioni, possono dipendere dai pregiudizi umani e dagli stereotipi sociali, che si traduce in un trattamento disomogeneo delle persone basato sulle loro caratteristiche, come la razza, il sesso, l'età, il livello di reddito, la posizione, ecc. Questo può manifestarsi in diversi modi. inclusa la mancata rappresentanza di determinati gruppi nei dataset utilizzati per l'apprendimento dei modelli di apprendimento automatico, la rappresentazione ingiusta di questi gruppi nelle previsioni fatte dal modello e persino la discriminazione esplicita nei loro confronti in applicazioni reali. La comunità LGBT è particolarmente colpita dal problema a causa della sua emarginazione storica, stigmatizzazione e discriminazione in molte parti del mondo, che ha portato alla limitata disponibilità di dati precisi sull'identità e sulle preferenze delle persone LGBT. Di conseguenza, il pregiudizio algoritmico dell'IA può aggravare le disuguaglianze sociali e perpetuare la discriminazione nei confronti delle persone LGBT.
Perché è importante per riconoscere e verificare l'identità LGBT?
I sistemi di IA che riconoscono e confermano l'identità delle persone LGBT hanno un ruolo importante nel promuovere l'inclusione e l'uguaglianza.
Tuttavia, se questi sistemi sono spostati verso individui eterosessuali cisgender, possono riflettere in modo impreciso l'esperienza LGBT o comprendere le loro esigenze e prospettive uniche.
Ad esempio, le chat-bot progettate per supportare le vittime di violenza domestica possono non identificare gli abusi rivolti a persone strane o classificarle erroneamente come non vittime a causa della mancanza di dati formativi appropriati. Allo stesso modo, applicazioni di incontri che confrontano gli utenti con orientamenti sessuali e identità di genere simili possono aumentare gli stereotipi e i pregiudizi nei confronti delle persone LGBT. Nel peggiore dei casi, gli algoritmi pregiudiziali possono portare a discriminare le persone LGBT in termini di occupazione, alloggio, sanità, istruzione e altri settori in cui l'IA è utilizzata per prendere decisioni sulla loro vita.
Come risolviamo il problema del pregiudizio algoritmico nell'IA?
Risolvere il problema del pregiudizio algoritmico richiede un approccio multifunzionale che coinvolga ricercatori, sviluppatori, politici e utenti finali. I ricercatori dovrebbero lavorare per creare set di dati che rappresentino diversi gruppi di popolazione, tra cui gruppi storicamente sottorappresentati, come le comunità LGBT. Gli sviluppatori devono assicurarsi che i loro modelli siano addestrati utilizzando questi diversi set di dati ed evitare di affidarsi esclusivamente ai dataset esistenti che possono essere distorti a causa di pregiudizi umani. I politici dovrebbero adottare leggi e regole che impediscano l'uso di algoritmi discriminatori nei processi decisionali. Gli utenti finali devono anche essere consapevoli del potenziale di pregiudizio e prendere l'iniziativa di denunciare ogni discriminazione nei confronti delle autorità competenti.
Inoltre, organizzazioni come i gruppi di interesse LGBT possono svolgere un ruolo importante nel sensibilizzare e sensibilizzare le parti interessate sull'impatto del pregiudizio algoritmico sulle comunità LGBT. Lavorando insieme, possiamo creare sistemi di intelligenza artificiale più inclusivi ed equi che riconoscano e confermino con precisione l'identità delle persone LGBT senza perpetuare le disuguaglianze sociali.
Quali sono le conseguenze dello spostamento algoritmico nell'IA per riconoscere e verificare l'identità delle persone LGBT, e come questi spostamenti possono aggravare le disuguaglianze sociali?
Studi recenti hanno dimostrato che gli algoritmi utilizzati da aziende come Google, Facebook e Twitter possono perpetuare la disuguaglianza sociale esistente a causa del modo in cui classificano l'orientamento sessuale e l'identità di genere nei loro set di dati. Ciò può portare a informazioni inesatte o incomplete su individui che si identificano come LGBT +, con conseguente assenza di rappresentanza e invalidazione della loro identità.