1.ジェンダー・バイアスは、何世紀にもわたって社会に影響を与えてきた全身的な問題です。しかし、AIシステムは誤ってこれらのバイアスを永続させる可能性があり、性的少数者やジェンダー少数者などの疎外されたグループが不当に扱われることになります。これは、平等と包摂を促進するための社会の努力に大きな課題をもたらします。
2。AIが性的少数者や性的少数者に対する偏見をどのように促進できるかの一例は、職場の採用です。AIアルゴリズムを使用して求職者をスクリーニングする場合、同じ性別や性的指向に偏ることができる履歴データに依存することがよくあります。たとえば、以前の従業員のほとんどが男性エンジニアであった場合、将来のエンジニアリング職の候補者を選択する際にアルゴリズムが男性に有利になる可能性があります。このようなアプローチは、女性エンジニアやその他の弱い表現力のある性別に不利なものであり、資格は平等であるが、アイデンティティのために機会が平等でない可能性がある。
3。人工知能がジェンダー・バイアスに誤って影響を与えるもう一つの方法は、推薦システムによるものです。
例えば、Amazonのようなオンラインショッピングプラットフォームは、同様の人口統計を持つユーザーの過去の購入に基づいてアイテムを推奨するかもしれません。アイテムを購入した買い物客の大半が異性愛男性だった場合、プラットフォームは、すべての顧客も異性愛男性であると仮定し、同様の製品を提供することができます。これは、アルゴリズムによって推奨されるものよりも他のタイプの製品を好む可能性がある非バイナリユーザーを除外します。
4。これらの問題に対処するには、開発者はアルゴリズム設計に公平性と包摂性を組み込む必要があります。彼らはバイアスに対処するために、社会の多様性を反映した異なるデータセットを使用して機械を訓練する必要があります。彼らはまた、潜在的な差別を監視し特定し、適切な是正措置をとるメカニズムを確立しなければならない。最後に、パーソナライズされたサービスをオプトアウトできるモデルの開発を検討する必要があります。
5。AIにおける公平性と包摂性の促進には、政策立案者、企業、研究者、活動家など、多様なステークホルダー間の協力が必要です。ポリシーは、アルゴリズムが、疎外されたグループに対する偏見を永続させることを避けるために責任を持って設計されていることを保証する必要があります。企業は、従業員がAIがどのように機能し、それが平等にどのように影響するかを理解するのに役立つトレーニングや教育プログラムに投資する必要があります。研究者はより正確で公正なアルゴリズムを開発するために研究を行うべきであり、活動家は少数民族の権利を保護する政策を提唱するべきである。
6。結論として、AIには大きな利点がありますが、性別バイアスや性的マイノリティの排除に関するユニークな課題もあります。開発者は、システムを設計し、公平性と包摂を促進するために他の利害関係者と協力するときに、この問題を認識する必要があります。そうすることで、アイデンティティに関係なく、誰もが公正に扱われる、より公正で平等な社会を作ることができます。
AIシステムは、性的およびジェンダーの少数者に対するバイアスを不注意に永続させる方法と、アルゴリズム設計における公平性と包摂性を確保するためにどのような介入が必要であるか？
AIシステムは、性的およびジェンダーのマイノリティに不利な社会的ステレオタイプと偏見を誤って反映する可能性があります。これらのバイアスは、言語モデル、顔認識技術、および意思決定に使用されるその他のアルゴリズムに見られる。これに対処するために、研究者は、さまざまなソースからデータを収集し、バイアスをテストし、AIトレーニングと展開段階で個人を監督するなど、いくつかのソリューションを提案しました。