L'esperienza di realizzazione, la fluidità dell'identità e la pluralità temporale creano problemi significativi nel modo in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale interpretano e prevedono il comportamento umano. Queste prospettive uniche possono non essere adattate con attenzione a categorie predefinite o conformi alle norme stabilite, il che può portare a errori di previsione accurata. Mentre sempre più persone imparano questi problemi e sostengono una visione più ampia dello sviluppo degli algoritmi, è importante capire come le strane aspettative formino i modi con cui le macchine imparano dai dati.
Esaminare l'esperienza di implementazione. I queer-umani spesso sfidano i tradizionali binari di genere, cancellando i confini tra le caratteristiche maschili e femminili. Questa fluidità può confondere modelli di apprendimento automatico che si affidano a classificazioni binarie come «maschio» e «femminile».
Se una persona si presenta come non nativa ma utilizza i loro pronomi, il suo sesso potrebbe essere frainteso da un algoritmo progettato per analizzare i modelli linguistici. Lo stesso vale per le persone transgender, le cui identità cambiano nel tempo, violando i presupposti di stabilità. Inoltre, alcune persone strane potrebbero non identificarsi affatto con un sesso specifico, rendendo ancora più difficile la categorizzazione.
Considerare la fluidità della personalità. Molte persone queer non corrispondono alle etichette rigide, come quelle eterosessuali, omosessuali, bisessuali o asessuali. Invece, i loro orientamenti e attrazioni sessuali sono sfumati, spostandosi nel tempo in base al contesto o all'esperienza. Questa fluidità può rendere difficile ai sistemi IA predire esattamente le preferenze o i comportamenti, soprattutto quando questi sistemi dipendono dai dati storici delle interazioni precedenti. Allo stesso modo, le relazioni poliammatorie includono diversi partner che possono cambiare nel tempo, contestando le ipotesi di monogamia e impegno.
La pluralità temporale si riferisce al modo in cui le strane esperienze del tempo possono differire dalle aspettative principali. Alcune persone strane possono muoversi nel tempo a velocità diverse o lo percepiscono in modo diverso, mentre altre sperimentano eventi non in ordine. Ciò può causare difficoltà nella simulazione predittiva, poiché gli algoritmi stanno cercando di tenere conto delle strutture temporali non tradizionali.
Alcune persone strane sono state ferite o maltrattate, che possono influire sul modo in cui si guardano nel tempo.
Per risolvere questi problemi, i ricercatori devono espandere il loro set di dati per includere diverse prospettive e considerare modi alternativi per organizzare le informazioni. Devono anche sviluppare algoritmi che consentano maggiore flessibilità e adattamento alle circostanze in evoluzione. Riconoscendo le prospettive e le esperienze uniche delle comunità di queer, possiamo creare modelli di apprendimento automatico più precisi e inclusivi che riflettano meglio la realtà umana.
L'incarnazione, la fluidità dell'identità e la pluralità temporale creano notevoli problemi per le ipotesi di simulazione dell'IA predittiva.
Riconoscendo e includendo l'esperienza quire nel design algoritmico, possiamo creare sistemi più accurati e rappresentativi che aiutino meglio tutti gli utenti.
Quali sono le strane esperienze di implementazione, la fluidità dell'identità e la pluralità temporale che mettono in discussione le ipotesi di una simulazione predittiva dell'intelligenza artificiale?
Queer experiences of implementation, identity fluidity, and temporal multiplicity have significant implications for artificial intelligence (AI) predictive modeling допущения. Questi concetti suggeriscono che le persone possono non adattarsi attentamente alle categorie preconfezionate o corrispondere alle nozioni comuni di campo, sessualità o tempo. Di conseguenza, i sistemi di IA sviluppati in base a questi presupposti potrebbero non rappresentare o prevedere esattamente le esigenze e i comportamenti delle persone strane.