Intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato molti settori, tra cui sanità, finanza e istruzione.
Tuttavia, crea anche rischi significativi quando si utilizzano per discriminare gruppi marginali come le persone LGBT.
Uno dei modi per aumentare il pregiudizio con gli algoritmi IA è l'immissione di dati. I modelli di apprendimento automatico vengono studiati utilizzando set di dati di grandi dimensioni che contengono schemi e tendenze storiche. Questi set di dati riflettono spesso pregiudizi sociali e pregiudizi che perpetuano la disuguaglianza.
Ad esempio, se il set di dati per le richieste di assunzione contiene principalmente richiedenti eterosessuali che hanno ruoli di genere tradizionali, l'algoritmo può supportare queste caratteristiche nelle proprie previsioni, il che potrebbe portare a meno persone LGBT.
Un altro modo in cui l'IA può contribuire ai pregiudizi è il processo decisionale. Alcuni modelli di apprendimento automatico si basano sulle correlazioni statistiche tra determinati attributi e risultati, come il colore della pelle e il tasso di criminalità. In questo caso, le persone di colore possono essere falsamente identificati come criminali più spesso rispetto alle persone bianche a causa della loro tonalità della pelle. Questo tipo di razzismo sistemico può estendersi ad altre aree, come l'occupazione o l'alloggio.
Infine, un errore umano può contribuire ai risultati negativi dell'IA. Gli sviluppatori devono assicurarsi che non codifichino le proprie distorsioni inconsapevoli nel codice.
Ad esempio, un programmatore può contrassegnare involontariamente i temi LGBT come «sensibili» e limitarne l'accesso durante la formazione.
Per mitigare questi problemi, gli sviluppatori devono dare priorità alla diversità nel processo di progettazione. Devono cercare informazioni dalle comunità LGBT e includere pratiche inclusive nel loro flusso di lavoro.
Devono inoltre considerare misure alternative per ridurre i pregiudizi, come la randomizzazione dei dati o l'esecuzione di un controllo degli algoritmi prima dell'installazione.
Infine, test e manutenzione regolari sono necessari per identificare e correggere eventuali errori nel tempo.
Eliminando le disuguaglianze strutturali nel design algoritmico, gli sviluppatori possono utilizzare l'IA in modo responsabile ed etico, promuovendo l'innovazione.
In che modo l'intelligenza artificiale può aumentare il pregiudizio contro le persone LGBT e come gli sviluppatori possono affrontare eticamente queste disuguaglianze strutturali nel design algoritmico?
In che modo l'intelligenza artificiale può aumentare il pregiudizio contro le persone LGBT e come gli sviluppatori possono affrontare eticamente queste disuguaglianze strutturali nel design algoritmico?