体現、アイデンティティ流動性、および時間的多重性のクイア体験は、人工知能アルゴリズムが人間の行動をどのように解釈し予測するかに重要な課題をもたらします。これらのユニークな視点は、定義済みのカテゴリーにはきちんと収まらないか、確立された規範を満たしていない可能性があり、予測精度の誤りにつながる可能性があります。より多くの人々がこれらの問題を認識し、アルゴリズム設計におけるより広い視野を提唱するようになると、機械がデータから学ぶ方法をどのように奇妙なアイデンティティが形成するかを理解することが重要です。
実装経験を見てみましょう。クィアの人々は、男性と女性の特性の間の線をぼかして、伝統的なジェンダーバイナリに挑戦することがよくあります。この流動性は「、男性」や「女性」などのバイナリ分類に依存する機械学習モデルを混乱させる可能性があります。
人が非バイナリとして提示するが、それら/その代名詞を使用する場合、その性別は言語モデルを分析するために設計されたアルゴリズムによって誤って解釈される可能性があります。同じことはトランスの人々のために行きます、その人格は、安定した特性についての仮定を破って、時間の経過とともに変化します。さらに、一部のクィアの人々は、特定の性別をまったく識別しない可能性があり、分類がさらに困難になります。
個性流動性を考慮してください。多くのクィアの人々は異性愛者、同性愛者、バイセクシャル、または無性愛者のような堅いラベルに合致しない。代わりに、彼らの性的指向とドライブは、文脈や経験に応じて時間をかけてシフトし、微妙です。この流動性は、AIシステムが好みや行動を正確に予測することを困難にする可能性があります。同様に、一夫多妻制の関係には複数のパートナーが関係しており、時間の経過とともに変化する可能性があり、一夫一婦制と遵守についての仮定に挑戦している。
時間的多重性とは、時間の奇妙な経験が基本的な期待とどのように異なるかを指します。奇妙な人々の中には、異なる速度で時間を移動したり、異なる知覚したりする人もいれば、秩序のない出来事を経験する人もいます。これは、アルゴリズムが非伝統的な時間構造を考慮するのに苦労するため、予測モデリングの困難につながる可能性があります。
いくつかの奇妙な人々が負傷または虐待されている、時間の経過とともに自分自身を見る方法に影響を与える可能性があります。
これらの問題に対処するために、研究者はデータセットの範囲を広げて、さまざまな視点を含め、情報を整理する別の方法を検討する必要があります。また、変化する状況への柔軟性と適応性を提供するアルゴリズムを開発しなければなりません。クイアコミュニティのユニークな視点と経験を認識することで、より正確で包括的な機械学習モデルを作成し、人間の現実をよりよく反映することができます。
実施形態、アイデンティティ流動性、および時間的多重性は、AI予測モデリングの仮定に重要な課題をもたらします。
アルゴリズム設計にqueerの専門知識を認識し、組み込むことで、すべてのユーザーにより良いサービスを提供する、より正確で代表的なシステムを作成することができます。
奇妙な実装体験、アイデンティティ流動性、および時間的多重性はAI予測モデリング仮定にどのように挑戦しますか？
Queerの実装、アイデンティティ流動性、および時間的多重性の経験は、人工知能（AI）予測モデリングдопущенияに大きな影響を与えます。これらの概念は、人々があらかじめ定義されたカテゴリーにきちんと適合していなかったり、ジェンダー、セクシュアリティ、または時間に関する従来のアイデアに適合していなかったりする可能性を示唆している。その結果、これらの前提を念頭に置いて設計されたAIシステムは、奇妙な人々のニーズや行動を正確に表現したり予測したりすることはできません。