AIは、社会に多くの潜在的な利益をもたらすエキサイティングな新技術ですが、リスクも伴います。AIが特に有害な分野の1つは、LGBT人口などの疎外されたコミュニティとの相互作用です。AIアルゴリズムを使用して、雇用、住宅、信用、医療、または刑事司法に関する決定を行う場合、それらが正しく設計されていない場合、既存の偏見や差別を永続させることができます。この記事では、LGBT集団に対するAIバイアスを特定、防止、緩和するための実用的なメカニズムと、それらが実際にどのように効果的であるかについて検討します。
まず、いくつかの用語を定義しましょう。「AI」とは、音声認識、意思決定、データ駆動型学習など、人間の知能を必要とするタスクを通常実行できるコンピュータシステムを指します。「バイアス」という用語は、誤入力またはプログラミング不良によって引き起こされるこれらのプロセスの体系的なエラーを指します。「LGBT」という用語は、レズビアン、ゲイ、バイセクシュアル、トランスジェンダーの人々を指します。それは厳密に男性または女性として識別しない人、または異なる性別の人々に魅了されている人を含みます。
最後に、「人口」は共通の特徴を共有する人々の任意のグループを指します。LGBTグループに対するAIバイアスを防ぐ1つの方法は、データセットを訓練することです。トレーニングデータセットは、データ内のパターンを認識するための機械学習アルゴリズムを訓練するために使用される一連の例です。これらの例にストレート、シスジェンダーの人々（つまり、性同一性が出生時に割り当てられた性別と一致する人々）の画像だけが含まれている場合、AIアルゴリズムは、たとえば非バイナリ個人を認識するのに苦労する可能性があります。これに対抗するために、研究者はLGBTの人々の画像を含む、より多様なトレーニングデータを作成することができます。ただし、このアプローチには制限があります。大きなモデルを訓練するのに十分なデータを収集するのは高価で時間がかかり、既存のデータベース内の既存の差別には対処しません。
もう一つのメカニズムは、モデル開発においてエクイティ措置を使用することです。エクイティメトリクスは、AIシステムが異なるグループをどの程度均等に扱うかを測定します。
例えば、モデルが「男性」や「女性」などの特定のカテゴリに属しているかどうかをどの程度正確に予測するかを測定する精度があるかもしれません。別の指標は、グループ間の誤った分類の可能性が有意に異なるかどうかを測定する等化確率である可能性がある。エクイティを測定することで、開発者はモデルがバイアスされるタイミングを判断し、適切な調整を行うことができます。
しかし、エクイティメトリクスには慎重な設計と実装が必要であり、すべての形式のバイアスを検出するのに必ずしも有効ではありません。最後に、もう一つの戦略は、説明可能なAIシステムを展開することです。説明可能なAIシステムは、ユーザーが特定の予測を行った理由を理解できるように、意思決定プロセスの透明性を提供します。これは、必要に応じてシステムのバグを検出して修正するのに役立ちます。しかし、説明可能なAIシステムは、人間の解釈に依存し、人間も偏見を抱きやすいため、バイアスを含んでいる可能性があります。全体的に、これらのメカニズムはLGBT集団に対するAIバイアスを防ぐために存在するが、実際には必ずしも有効ではない。開発者は、アルゴリズムがすべての人を公正かつ偏見なく扱うことを確実にするために努力し続けなければなりません。そうすることで、誰もがこのエキサイティングな新技術の恩恵にアクセスできる、より公平で公平な社会を作ることができます。
LGBT集団に対するAIバイアスを特定、防止、緩和するための実用的なメカニズムとは何ですか？実際にどのように効果的ですか？
AIバイアスとは、性別、人種、性的指向などの特性に基づいて、AIシステムが特定の集団に対して不公平な行動を示す現象を指します。AIバイアスを特定するには、さまざまなソースからデータを収集し、差別を示す可能性のあるパターンについて分析する必要があります。AIバイアスを防ぐには、アルゴリズム監査や開発者向けの多様性トレーニングなどの技術を使用する必要があります。