Lo spostamento AI può essere definito come un errore che si verifica. quando un modello algoritmico mostra un comportamento differenziale nei confronti di un gruppo rispetto a un altro in base alle loro caratteristiche protette, come il sesso, la razza, l'età, la disabilità, la religione, ecc. Negli ultimi anni i ricercatori hanno trovato prove di pregiudizio dell'IA in diverse applicazioni, include algoritmi di reclutamento, sistemi di valutazione del credito, strumenti di diagnostica in ambito sanitario e software di riconoscimento delle immagini.
Tuttavia, esiste una comprensione limitata di come questi pregiudizi si manifestano nei confronti di lesbiche, gay, bisessuali, transgender (LGBT) specificamente. Questa mancanza di conoscenza ha portato a richiedere meccanismi migliori per individuare, prevenire e mitigare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT.
Meccanismi per individuare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT
Uno dei meccanismi per individuare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT è l'analisi dei dati. Gli esperti di dati possono eseguire test statistici per determinare se i risultati dell'algoritmo di apprendimento automatico variano in modo significativo tra i diversi gruppi della comunità LGBT.
Per esempio, possono verificare se un algoritmo fornisce previsioni diverse per i nomi neutri di genere rispetto a nomi non immobili o consiglia prodotti diversi per le persone identificate come strane rispetto a chi non lo fa.
Gli analisti di dati possono inoltre utilizzare metodi di elaborazione del linguaggio naturale per rilevare una discriminazione implicita nei dati testuali. Essi possono analizzare le recensioni online o i post sui social media che riguardano i problemi LGBT per identificare qualsiasi modello di pregiudizio.
Prevenire i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT
Per prevenire il pregiudizio dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT, gli sviluppatori devono sviluppare algoritmi che siano inclusivi fin dall'inizio. Devono raccogliere dati da diverse fonti, incluse le comunità LGBT, e tenere conto delle esigenze e delle esperienze uniche di ogni gruppo nel creare i propri modelli. Gli sviluppatori devono anche utilizzare gli indicatori di equità per valutare l'efficacia dei loro modelli sui dataset LGBT prima di metterli in produzione. Gli indicatori di equità misurano quanto l'algoritmo funzioni in diversi gruppi demografici e aiutano a garantire che non influisca in modo sproporzionato su un gruppo rispetto all'altro.
Attenuare i pregiudizi dell'IA nei confronti dei gruppi LGBT
Una volta che i pregiudizi dell'IA sono stati individuati e evitati, ci sono diversi modi per mitigarne gli effetti. Un approccio è il post-elaborazione quando le persone intervengono manualmente per correggere eventuali errori rilevati dall'algoritmo. Questo può includere la modifica dei parametri del modello o la fornitura di ulteriori dati di input per migliorare la precisione. Un altro metodo è la decontribuzione algoritmica, che include l'apprendimento di un modello con esempi controfattivi per ridurre la sua dipendenza da segni pregiudiziali.
Ad esempio, un modello addestrato a riconoscere i volti può essere riqualificato utilizzando immagini di individui non nativi per ridurre al minimo il pregiudizio di genere.
I metodi di IA (XAI), infine, permettono agli utenti di capire perché l'algoritmo ha fatto delle previsioni specifiche, garantendo un processo decisionale più ragionevole.
Efficacia dei meccanismi di individuazione, prevenzione e mitigazione dei pregiudizi dell'IA nei confronti della popolazione LGBT
L'efficacia dei meccanismi di individuazione, prevenzione e mitigazione dei pregiudizi dell'IA nei confronti dei gruppi LGBT dipende da diversi fattori quali la complessità del problema, la disponibilità dei dati e le risorse disponibili per l'implementazione delle soluzioni.
Tuttavia, gli studi dimostrano che questi approcci possono essere efficaci nel ridurre il pregiudizio dell'IA quando applicato correttamente.
Ad esempio, studi hanno dimostrato che le metriche di equità possono migliorare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico per le sfide di genere. Allo stesso modo, i metodi XAI possono aumentare la fiducia degli utenti nelle soluzioni algoritmiche e migliorare la loro comprensione di come funzionano.
In ultima analisi, affrontare il pregiudizio dell'IA richiede un approccio multilaterale che coinvolga numerosi attori della scienza, dell'industria e del governo.
Quali sono i meccanismi per individuare, prevenire e mitigare i pregiudizi dell'IA nei confronti delle popolazioni LGBT e quanto sono efficaci?
I sistemi di intelligenza artificiale sono stati sviluppati con algoritmi integrati per individuare e correggere i pregiudizi nei confronti di diversi dati demografici, tra cui la comunità LGBT. Questi meccanismi includono metodi di filtraggio dei dati, quali l'eliminazione delle informazioni identificative dai dataset utilizzati per l'apprendimento dei modelli di apprendimento automatico e l'inclusione di diverse prospettive durante la progettazione del modello. Inoltre, il monitoraggio e la valutazione periodici dell'efficienza dell'IA possono aiutare a rilevare eventuali anomalie che potrebbero verificarsi nel tempo.