人工知能におけるLGBTの人々に対するアルゴリズムバイアスを特定し、緩和するためにどのような構造が整っており、実際にどのように効果的であるか？
アルゴリズムバイアスとは、人種、性別、年齢、性的指向、宗教などの特定の特性に基づいて不公平な結果を生み出す機械学習アルゴリズムの傾向を指します。これは、これらのアルゴリズムを訓練するために使用されるデータがバイアスされている場合、またはアルゴリズム自体にコーディングエラーが含まれている場合に発生する可能性があります。近年、アルゴリズムバイアスがLGBTの人々のような、雇用、住宅、医療などの生活分野で差別に直面する可能性のある疎外されたグループに影響を与える可能性があるという認識が高まっています。
人工知能におけるLGBTの人々に対するアルゴリズムのバイアスを特定し、緩和するために、この問題に対処するためのいくつかのフレームワークが提案されている。1つのアプローチは、組織または業界内のさまざまなサブグループ間でアルゴリズムのパフォーマンスを監視するツールを開発することです。
例えば、IBMによって開発されたFairness Toolkitは、LGBTの人々を含む様々なグループの機械学習モデルの公平性を測定するための一連の指標を提供します。もう1つのアプローチは、そのグループがバイアスを受けていなかった場合に特定のアウトカムが発生したかどうかを判断するために代替シナリオをモデリングすることを含む、対面の公平性などの技術を使用することです。さらに、一部の研究者は、アルゴリズムのバイアスを中和するために「adversarial」アプローチを使用することを提案している。これには、特定のサブポピュレーションの精度を最小限に抑えながら、特定のAIシステムの出力を予測しようとする敵対的モデルを訓練することが含まれます。この相手を元のモデルに供給することで、全体的な精度を損なうことなく、より公平な予測を生成することを学びます。
しかし、批評家は、この方法は意図しない結果につながり、プライバシーとセキュリティの懸念を高める可能性があると主張しています。しかし、これらの努力にもかかわらず、実際には既存のシステムの有効性は限られています。多くの組織は、リソース、専門知識、またはステークホルダーの関与が不足しているため、これらの方法を実装しようとしています。
さらに、多くの場合、競合する優先順位とエクイティとその他の要因との間のトレードオフ（正確性、費用対効果、スケーラビリティなど）があります。例えば、企業は特定のグループに対する偏りを排除したいという欲求と正確な予測の必要性のバランスをとることが困難になるかもしれません。
一般的に、アルゴリズム・バイアスへの対応には、学界、産業界、政府、市民社会との連携を含む多岐にわたるアプローチが必要です。進歩しているにもかかわらず、人工知能における差別を完全に排除するためには、より多くのことを行う必要があります。
人工知能におけるLGBTの人々に対するアルゴリズムバイアスを特定し、緩和するためにどのような構造があり、それらが実際にどのように効果的であるか？
LGBT人に対するアルゴリズムバイアスの問題は新しいものではありません。研究者は、AIシステムが性的指向と性同一性に基づいて差別を永続させることができることを長い間知ていました。これらのバイアスを特定するための1つの基礎は、プライバシーとセキュリティのパラダイムであり、プライバシーとセキュリティの懸念をバイアスを理解する上で重要な要素として強調しています。このフレームワークは、AIアルゴリズムがソーシャルメディア投稿、オンライン検索、ニュース記事などのデータソースに暗黙のバイアスを反映する可能性を示唆しています。