ジェンダー・アイデンティティは、人々が社会で自分自身をどのように認識するかを反映する個性の不可欠な部分です。これには、男性、女性、トランスジェンダー、非バイナリ、インターセックス、アジェンダー、アンドロギネス、デミジェンダーまたはその他の自己識別の物理的、感情的、心理的、社会的、文化的、精神的な側面が含まれます。AI技術は、性同一性に関する規範的な仮定に挑戦することができます。これらのバイアスは、それらを処理するために使用されるデータ収集方法またはアルゴリズムの無意識のバイアスから生じる可能性があり、性同一性に基づいて特定の個人を差別することにつながります。このエッセイでは、AI技術が伝統的なジェンダー規範にどのように挑戦し、人間の相互作用と個人的アイデンティティへの潜在的な影響を探求し、これらの問題を軽減する可能性のある方法を探ることができるかについて議論します。
伝統的なジェンダー規範に挑戦
AI技術が伝統的なジェンダー規範に挑戦できる一つの方法は、気分分析、機械学習、ディープニューラルネットワークなどの自然言語処理技術を使用することです。これらのツールは、言語使用のパターンを明らかにすることができます。
例えば、引用研究では、男性的または女性的な代名詞を扱うための広告を分析するとき、AIモデルは、テキストに性別の好みについて明示的に言及されていないにもかかわらず、それらを女性よりも男性に適していると特定しました。これは、AIシステムが私たちの社会に存在する暗黙の性別ステレオタイプを永続させる方法を示しています。
しかし、これらの同じテクニックは、ジェンダーに基づく言語を使用することの複雑さを強調し、社会への影響をよりよく理解するのに役立ちます。ジェンダーのコミュニケーションのニュアンスを意識することで、偏った行動を減らし、従来のジェンダーの役割に適合していない人々に力を与える戦略を開発することができます。
人間のインタラクションとアイデンティティへの影響
AIを活用したチャットボットは、カスタマーサービス、ソーシャルメディアプラットフォーム、その他のオンラインのインタラクションでますます人気が高まっています。彼らがより一般的になるにつれて、彼らは人々が性別ラインに沿って相互作用する方法を変えることができます。
例えば、性的健康に関する質問に答えるように設計されたボットは「、正常な」性的に活動的な行動を構成するものの先入観に基づいて情報を提供することができます。同様に、女性の感情に共感するようにプログラムされたコンパニオンロボットは、非バイナリまたはトランスジェンダーの経験を認識せず、さらに仲間から人々を隔離する可能性があります。最終的には、AIが多様なジェンダーのアイデンティティを正確に表現し維持することができ、個人のアイデンティティ形成に悪影響を及ぼす可能性があることが懸念されます。
バイアスの緩和と包摂性の向上
これらの課題に対処するために、企業や研究者は、AI技術が人間の多様性を正確に反映し、バイアスを排除するために行動を起こさなければなりません。一つのアプローチは包括的なデータ収集であり、アルゴリズムは異なる性別と性的指向を含むデータセットを使用して訓練される。もう1つの方法は、既存のシステムの意図しないバイアスを特定するための定期的な監査です。
さらに、開発者は、バイナリの男性/女性二分法に従ってそれらを分類するのではなく、可能なすべての性同一性を考慮したモデルを作成するよう努めるべきです。最後に、エンドユーザーはAIシステムの限界を認識し、彼らが本当にすべての人のニーズを含んでいるかどうか疑問に思うべきです。
AI技術は、バイアスを強化したり、性同一性に関する規範的な仮定に挑戦するにはどうすればよいですか？
人工知能（AI）の分野は絶えず発展しており、新しい開発は毎日行われています。近年注目を集めている分野の1つは、性同一性に関連する問題にAIが与える影響の可能性です。AI技術を使用してより包括的な環境を作成することには多くの利点がありますが、適切に使用されていないと負の結果をもたらす可能性があります。AIがジェンダーバイアスを高める一つの方法は、既存のデータセットから学ぶ能力です。