人工知能の開発は急速に進展していますが、LGBTの人々を含む、疎外されたコミュニティへの影響に対する懸念が高まっています。彼らに対する差別は何世紀にもわたって混乱しており、社会的排除、暴力、経済的危害につながっています。AIがこれらのバイアスを永続させないためには、倫理的なフレームワークを開発し、効果的に実装する必要があります。この記事では、差別的慣行を防ぐために実施するためのさまざまな構造と戦略を検討します。
倫理構造
LGBT集団に対する差別を防ぐためのAIの開発を導くことができるいくつかの倫理構造があります。公平性、説明責任、透明性、信頼性、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスなどの原則を採用することが1つのアプローチです。これらの原則は、性別、人種、年齢、性的指向に関係なく、すべての人を平等に扱うアルゴリズムを作成することを目的としています。
例えば、エクイティは、アルゴリズムが性別やセクシュアリティなどの保護された特性に基づいて差別しないことを要求します。説明責任は、開発者が自分の行動に責任を持ち、法的基準とコミュニティの規範を遵守することを保証します。透明性とは、ユーザーに対して透明で理解しやすい意思決定を行うことを意味し、信頼性とは、システムがどのような状況でも正しく機能することを保証することを意味します。プライバシーは個人データを不正アクセスから保護し、セキュリティはサイバー攻撃から個人データを保護します。最後に、公衆の信頼を維持するためには、法令の遵守が極めて重要です。
実装戦略
上記のフレームワークを効果的に実装するには、開発者は多様な視点を意思決定に取り入れるなどのベストプラクティスに従わなければなりません。また、設計段階では、LGBTの人々を含むコミュニティメンバーからのインプットも考慮しなければなりません。
さらに、バイアスを低減するために、データ増強、アクティブ学習、生成的な敵対的ネットワークなどの技術を使用することができます。データの増強には、既存のデータセットを組み合わせることで新しいデータセットを作成し、より正確な予測を可能にします。アクティブな学習により、機械は人間のフィードバックから継続的に学習し、時間の経過とともに精度を向上させることができます。敵対ネットワークを生成するには、ニューラルネットワークを使用して特定の特性を持つ合成データを生成し、実際のデータセットに存在するバイアスを低減します。
例
いくつかの企業がこれらの戦略を成功裏に実行し、その有効性を実証しています。たとえば、GoogleのAIチームは「、背中補強学習」と呼ばれる技術を使用して、人間よりも猫を認識するアルゴリズムを教えました。同社は何百万ものタグ付き画像でシステムを訓練しましたが、猫と犬を区別するのに苦労していることがわかりました。このアプローチは、異なる種類の動物の精度を向上させ、特定の品種に対する差別を防ぎました。もう1つの例は、性別バイアスに対処するように設計されたが、代わりに男性の申請者を好むことを学んだAmazonの募集ソフトウェアです。これに対処するために、会社は名前や他の識別情報のない履歴書からのデータセットを使用してアルゴリズムを再訓練し、パフォーマンスが向上しました。結論として、倫理的なフレームワークと実装戦略は、開発者がLGBT集団と差別化しないアルゴリズムを作成するのに役立ちます。ダイバーシティ、フィードバックサイクル、継続的な改善などのベストプラクティスに従うことで、機密性とセキュリティを維持しながら公平性と透明性を確保することができます。AIが進化し続けるにつれて、開発者はバイアスを防ぎ、すべての人々の正義を促進することに警戒し続けなければなりません。
どのような倫理的枠組みがLGBT集団に対する差別を防ぐためのAIの開発を導き、どのように効果的に実施できるか？
AI開発者は、バイアスを避け、多様性を促進するためにAIシステムを設計する際に、公平性、説明責任、透明性、インクルージョンなど、さまざまな倫理的フレームワークを考慮する必要があります。これらの原則は、LGBTコミュニティのメンバーを含むすべての人々が機会に平等にアクセスし、公正に扱われるようにすることを目的としています。