LGBT集団に対するAIシステムのバイアスの特定
AIシステムのバイアスを特定する1つの方法は、それらを訓練するために使用されるデータセットを調べることです。データセットが人口の多様性を正確に反映していない場合、偏った結果につながる可能性があります。
例えば、データセットに異性愛者カップルではなく同性カップルの画像が含まれている場合、そのデータで訓練されたアルゴリズムは、ゲイとレズビアンのカップルを認識できない可能性があります。このタイプのバイアスを軽減するために、研究者はより多様なデータセットを収集したり、既存のデータセットを追加のサンプルで補完することができます。
さらに、アルゴリズムは、意思決定における性別と性的指向を明示的に考慮するように設計することができます。これには、システムがデータをどのように解釈し、対応する結果をさまざまな状況で処理するかに関する規則を定義することが含まれます。もう一つのアプローチは、AIシステムの基礎となるコードを監査することです。アルゴリズムの論理と意思決定プロセスをテストすることで、研究者は特定のグループに対するバイアスを示すパターンを探すことができます。これらのバイアスに対処するためにアルゴリズムを変更することができます。最後に、実際のデータでAIシステムをテストすることは、開発の意図しない結果を特定するのに役立ちます。さまざまなシナリオにシステムを適用することで、研究者はすべての人口にわたって公正な結果をもたらすことができます。AIシステムのバイアスを緩和する戦略
LGBT集団に対するAIシステムのバイアスを緩和する戦略はいくつかあります。一つのアプローチは、誤った予測を認識し、修正するアルゴリズムを訓練することを含む敵対的学習を使用することです。別の戦略は、性的指向または性同一性を含む曖昧または複雑なケースを処理するように特別に設計された新しいアルゴリズムを開発することです。これらのアルゴリズムは、文脈情報と社会規範を意思決定に組み込むことができます。
最後に、研究者はまた、彼らのニーズに合わせたソリューションを共同開発するために、過小評価されたコミュニティからのステークホルダーと協力することができます。たとえば、医療提供者はLGBT患者と協力して、症状に基づいてSTIを正確に診断するアルゴリズムを作成できます。コミュニティメンバーと協力することで、研究者は、結果として得られるアルゴリズムが疎外されたグループのユニークなニーズを満たすことを確実にすることができます。全体的に、AIシステムのバイアスを特定し、緩和するには、多面的なアプローチが必要です。研究者は、アルゴリズムを訓練するために使用されるデータ、コードの書き方、および技術の実際の応用を考慮する必要があります。さまざまなステークホルダーと協力することで、誰もが平等に役立つより包括的で効果的なシステムを作成できます。
LGBT集団に対するAIシステムのバイアスを特定し、緩和するためにどのような構造があり、これらの戦略はどのように効果的ですか？
研究者は、レズビアン、ゲイ、バイセクシュアル、トランスジェンダー（LGBT）の人々に影響を与える可能性のある人工知能（AI）システムのバイアスを識別するためのいくつかのフレームワークを提案しています。そのひとつが「デザインの多様性」というフレームワークで、AIシステムの開発において異なる視点の重要性を強調しています。