ジェンダー識別は、常に社会の社会構築の重要な側面であった。太古の昔から、2つの属があると信じられていました。男女を問わず。しかし、最近の技術の進歩により、2人の性別以上を識別することが可能になった。人工知能は現在、トランスジェンダーや非バイナリなど、さまざまな種類の性別を識別するために使用されています。このイノベーションは有益ですが、ジェンダーの多様性を理解するための人工知能の教育には多くの倫理的な課題があります。この記事では、これらの倫理的な考慮事項について詳しく説明します。
倫理的考慮事項最初に：プライバシーの問題
人工知能を使用して性同一性を分類する際に生じる1つの重要な倫理的考慮事項は、プライバシーの問題です。たとえば、人の性別を認識するために人工知能システムを訓練したい場合、名前、年齢、場所、写真などの個人情報を提供する必要があります。このデータには、不正アクセスやセキュリティ侵害につながる可能性のある機密情報が含まれる場合があります。
また、自分のアイデンティティを公に知られたくない人は、結果を理解せずにそのような詳細を他の人と共有したくないかもしれません。
倫理的配慮2：バイアスと差別
もう1つの倫理的問題は、バイアスと差別です。アルゴリズムを設計する際には、エンジニアは別のグループに対して特定のグループを好まないようにしなければなりません。そうでなければ、この技術は人種、宗教、性的指向、障害などに基づく偏った結果につながり、意図しない害を引き起こす可能性があります。たとえば、妊娠中の女性を検出するために訓練された機械学習モデルは、妊娠中であるかどうかにかかわらず、すべての女性画像にラベルを付けます。これは、サービス拒否のリスクに期待していない人を置く偽陽性につながる可能性があります。これに対処するために、開発者は実際のシナリオでモデルをテストした後に再訓練するなどの対策を含める必要があります。
倫理的考察3：データ収集と使用
AIシステムには、正確な学習のために多くのデータが必要です。したがって、トレーニングプロセスの完了後に収集された情報に何が起こるかという問題が発生します。保管されますか？どのように使用されますか？共有できますか？これらの質問は、ほとんどのユーザーが自分のデータが第三者によってどのように処理されるかを制御できない可能性が高いため、プライバシーに関する懸念を提起します。
例えば、ユーザーが性別分類のために写真をアップロードすると、他社が無断でデータを購入またはアクセスすることがあります。これにより、データの所有権や悪用に関する懸念が生じます。結論として、人工知能は私たちの世界に革命をもたらしましたが、性同一性の分類におけるその使用は、さまざまな倫理的問題を慎重に考慮する必要があります。開発者は、セキュリティを優先し、バイアスを最小限に抑え、トレーニング中に収集された個人データを保護する必要があります。また、AIを使用して性同一性を解釈し、特定のグループが必要なサービスにアクセスすることを差別したり除外したりすることの長期的な意味も考慮しなければなりません。
人工知能が人の性同一性を分類または解釈する訓練を受けたとき、どんな倫理的な考慮が生じますか？
個人の性同一性を分類または解釈するためにAIシステムを訓練することから生じるかもしれないいくつかの倫理的な考慮事項がある。1つの主要な心配はプライバシーです；性同一性などの個人情報はしばしば機密であり、差別的な目的で使用することができるため、このデータが機密性と安全性を維持するために厳重な予防措置を講じなければなりません。