1. Il pregiudizio di genere è una questione di sistema che ha riguardato le società per secoli. Tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero inavvertitamente perpetuare questi pregiudizi, causando ingiustizie nei confronti di gruppi marginali come le minoranze sessuali e di genere. Ciò pone seri problemi agli sforzi della società per l'uguaglianza e l'inclusione.
2. Quando gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per testare i candidati al lavoro, spesso si affidano a dati storici che possono essere spostati verso lo stesso sesso o orientamento sessuale.
Ad esempio, se la maggior parte dei dipendenti precedenti erano ingegneri maschi, l'algoritmo può privilegiare gli uomini nella scelta dei candidati per i futuri incarichi di ingegneria. Questo approccio avrebbe messo in svantaggio le ingegnere donne e gli altri generi sottorappresentati, che potrebbero avere le stesse competenze ma non avere le stesse opportunità a causa della loro identità.
3. Un altro modo per influenzare involontariamente l'intelligenza artificiale sul pregiudizio di genere sono i sistemi di raccomandazione.
Ad esempio, piattaforme di acquisti online come Amazon possono consigliare prodotti basati su acquisti passati di utenti con demografia simile. Se la maggior parte degli acquirenti che hanno acquistato la merce erano uomini eterosessuali, la piattaforma può suggerire che tutti i clienti sono anche uomini eterosessuali e offrire prodotti simili. Ciò esclude gli utenti non nativi che possono preferire prodotti di altri tipi diversi da quelli raccomandati dall'algoritmo.
4. Per risolvere questi problemi, gli sviluppatori devono includere equità e inclusione nel design algoritmico. Devono addestrare le macchine utilizzando diversi set di dati che riflettono la diversità della società per eliminare i pregiudizi. Devono anche creare meccanismi che monitorino e identificano le possibili discriminazioni e adottano adeguate misure correttive.
Infine, dovrebbero considerare la possibilità di sviluppare modelli che permettano alle persone di rifiutare servizi personalizzati se ritengono di essere mirati o profilati ingiustamente.
5. Promuovere l'equità e l'inclusione nell'IA richiede la collaborazione tra le varie parti interessate, tra cui politici, imprese, ricercatori e attivisti. La politica deve garantire che gli algoritmi siano progettati in modo responsabile per evitare di perpetuare i pregiudizi nei confronti dei gruppi marginalizzati. Le imprese devono investire in programmi di formazione e istruzione che aiutino i dipendenti a capire come funziona l'IA e come influisce sull'uguaglianza. I ricercatori dovrebbero condurre ricerche per sviluppare algoritmi più precisi ed equi, mentre gli attivisti dovrebbero sostenere politiche che tutelino i diritti delle minoranze.
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In conclusione, l'IA presenta notevoli vantaggi, ma rappresenta anche problemi unici relativi al pregiudizio di genere e all'esclusione delle minoranze sessuali. Gli sviluppatori devono essere consapevoli di questo problema nella progettazione dei sistemi e lavorare con altre parti interessate per promuovere l'equità e l'inclusione. In questo modo possiamo creare una società più equa e uguale in cui tutti siano trattati equamente indipendentemente dalla loro identità.
Come i sistemi di intelligenza artificiale possono inavvertitamente perpetuare i pregiudizi contro le minoranze sessuali e di genere e quali interventi sono necessari per garantire equità e inclusione nel design algoritmico?
I sistemi di intelligenza artificiale possono riflettere involontariamente stereotipi sociali e pregiudizi che minano le minoranze sessuali e di genere. Questi pregiudizi possono essere rilevati nei modelli linguistici, nelle tecnologie di riconoscimento facciale e in altri algoritmi decisionali. Per risolvere il problema, i ricercatori hanno proposto diverse soluzioni, come la raccolta di dati da diverse fonti, il test dei pregiudizi e la supervisione delle persone durante la formazione e l'implementazione dell'IA.