LGBTの人々はしばしば彼らのアイデンティティに基づいて差別に直面します。これは、雇用、医療、教育、公営住宅などの生活のさまざまな側面に悪影響を及ぼす可能性があります。個人からの偏見や偏見に加えて、人工知能（AI）システムで使用されるアルゴリズムに組み込まれることを含む、この差別を増加させることができる体系的なバイアスもあります。この記事では、アルゴリズムバイアスがLGBTの人々に対する差別を永続させる方法と、これらのバイアスに倫理的に対処するための戦略について検討します。
アルゴリズムは、コンピュータに何をすべきかを指示する命令のセットです。これらは、入力に基づいて意思決定を行うように設計されており、多くの場合、パターンと傾向を識別するために統計分析を使用します。しかし、AIシステムを訓練するために使用されるデータが不完全または偏っている場合、それは不公平な結果につながる意思決定エラーにつながる可能性があります。
例えば、求人を分析するために訓練されたAIシステムは、異常な名前や性別の不適切な特性を持つ有資格者を欠場し、雇用慣行の多様性の欠如をもたらす可能性があります。同様に、不正なクレジットカード取引を検出するために設計された人工知能システムは、金融サービスの差別の歴史的パターンのためにトランスジェンダーの人々によって行われた購入にフラグを付ける可能性が低い可能性があります。
アルゴリズムバイアスがLGBTの人々に影響を与える方法はいくつかあります。
たとえば、機械学習アルゴリズムを使用してユーザーの好みに基づいてユーザーを一致させる出会い系アプリは、特定の性的指向または性同一性に関する有害なステレオタイプを永続させることができます。これらのステレオタイプは、LGBTの人々の社会的排除と孤立に貢献し、彼らのアイデンティティに関連するスティグマをさらに強化することができます。
さらに、チャットボットなどのAIベースの健康技術は、この集団の特定のニーズに関する包括的なデータが不足している場合、LGBT患者に影響を与える条件の正確な診断を許可しない可能性があります。最後に、法執行機関で一般的に使用される顔認識ソフトウェアは、トランスジェンダー個人を異なる性別として誤認することが示されており、不適切な逮捕と拘留につながっています。
これらの倫理的な懸念に対処するために、研究者と開発者は、AIシステムが公正で包括的であることを保証するために協力しなければなりません。1つのアプローチは、開発プロセスにLGBTの人々を含むさまざまなデータセットを使用することです。これには、GLAADやHRCなどの組織と提携して、LGBTコミュニティの経験とニーズに関するデータを収集することが含まれます。もう1つの戦略は、男性/女性や異性愛者/同性愛者などのバイナリカテゴリにのみ依存するのではなく、多くの要因を考慮した意思決定プロセスを設計することです。人間のアイデンティティと行動の複雑さを認識することで、AIシステムは時間が経つにつれてより正確で公平になる可能性があります。結論として、AIのアルゴリズム歪みは、既存の社会的偏見を永続させることによって、LGBTの人々に対する差別を高めることができます。
しかしながら、分野を越えた専門家の間で慎重な配慮とコラボレーションにより、疎外されたグループ内の平等とエンパワーメントを促進するAIシステムを作成することができます。
人工知能におけるアルゴリズム・バイアスは、LGBTの人々に対する差別を永続させる上でどのような役割を果たしているのでしょうか。
アルゴリズム・バイアス（Algorithmic bias）とは、アルゴリズムが公平ではなく、公平で客観的な基準に基づいて、むしろ社会的なステレオタイプやプログラマの偏見を反映した結果を生み出す状況を指す。例えば、職場に配置されたAI技術の面では、そのようなバイアスは、不公平な仕事の選択とプロモーションの決定につながる可能性があります。