この記事では、人工知能（AI）システムの設計が誤って異常な仮定をエンコードする方法について説明します。そのようなバイアスがAI技術に現れ得るさまざまな方法を探求し、それらを特定し修正するための潜在的な戦略を提案します。
ヘテロノーマティビティとは、人々が特定の性別の役割を遵守し、男性が通常これらの取り決めの中で支配的な位置を占めていると、一夫多妻制、異性愛のロマンチックな関係に従事することを期待することを指します。これらの仮定は、世界中の多くの文化や社会に深く埋め込まれており、何世紀にもわたる社会化と教化によって強化されてきました。しかし、近年、これらの基準を満たしていない人々に対する異常構造の有害な影響が認識されており、解体の要求が増加しています。この問題が特に深刻な分野の1つは、既存の文化的バイアスに基づいて構築できるデータセットとアルゴリズムに大きく依存する人工知能システムの開発です。
例えば、チャットボットやバーチャルアシスタントを生成するために使用される機械学習モデルには、バイナリジェンダー構造を示唆する言語パターンや応答が含まれ、男性性と女性性のステレオタイプが永続します。同様に、顔認識ソフトウェアは、重要なサービスやリソースからそれらを除いて、非バイナリジェンダーを正確に識別するのに苦労することができます。幸いにも、これらのバイアスをAIシステムで検出および修正する方法はいくつかあります。一つのアプローチは、異なる人口統計グループがシステムとどのように相互作用するかを評価し、潜在的な盲点や差別の領域を特定するための感度分析を実施することです。もう1つの戦略は、トランスジェンダーやインターセックスの個人など、より多様な視点や経験を反映した代替データセットの開発です。さらに、研究者は、敵対的学習などの技術を使用して、AIモデルを根本的な前提に挑戦するシナリオに公開し、それに応じて適応し進化させることができます。
一般に、AI設計における異常バイアスへの対処には、そのユビキティビティと創造性の両方を認識し、効果的なソリューションを特定する必要があります。テクノロジーの進歩における包括性と公平性を重視することで、差別や疎外を恐れずに、すべての人がデジタル社会に完全に参加できる未来を創出することができます。
AIシステムはどのように不注意に異常な仮定をエンコードすることができ、どのような方法論がこれらのバイアスを検出して修正するのですか？
「異性愛」という用語は、異性愛が唯一の受容可能な性的指向であるという信念を指します。これは通常、結婚法や家族構造などの社会制度によって強化されています。人工知能（AI）システムの設計に関しては、このバイアスを誤ってアルゴリズムや意思決定プロセスにエンコードすることができます。