AIオフセットは、アルゴリズムモデルが、性別、人種、年齢、障害、宗教などの保護された特性に基づいて、別のグループと比較して、あるグループに対して差動行動を示すときに発生するエラーとして定義することができます。近年、研究者は、採用アルゴリズム、クレジットスコアリングシステム、医療における診断ツール、画像認識ソフトウェアなど、さまざまなアプリケーションでAIバイアスの証拠を発見しています。
しかし、これらのバイアスがレズビアン、ゲイ、バイセクシャル、トランスジェンダー（LGBT）との関係でどのように現れているかについての理解は限られている。この知識の欠如は、LGBT集団に対するAIバイアスを特定、防止、緩和するメカニズムの改善を求めるようになった。LGBT集団に対するAIバイアスを検出するメカニズムLGBT集団に対するAIバイアスを検出するメカニズムの1つは、データ分析によるものです。データサイエンティストは、LGBTコミュニティ内の異なるグループ間で機械学習アルゴリズムの結果が有意に異なるかどうかを判断するための統計テストを実行できます。
例えば、彼らはアルゴリズムがジェンダー・ニュートラル名と非バイナリ名の異なる予測を与えるかどうかをテストすることができます。さらに、データアナリストは自然言語処理技術を使用してテキストデータの暗黙的な差別を検出することができます。彼らはLGBTの問題に関連するオンラインレビューやソーシャルメディアの投稿を分析して、偏見のパターンを特定することができます。LGBT集団に対するAIバイアスの防止LGBT集団に対するAIバイアスを防ぐために、開発者は最初から包括的なアルゴリズムを開発する必要があります。LGBTコミュニティを含むさまざまなソースからデータを収集し、モデルを作成する際の各グループのユニークなニーズと経験を考慮する必要があります。開発者はまた、LGBTデータセット上のモデルのパフォーマンスを評価するためにエクイティメトリクスを使用して生産に解放する必要があります。エクイティメトリクスは、アルゴリズムが人口統計全体でどれだけ機能するかを測定し、あるグループに不均衡な影響を与えないようにするのに役立ちます。LGBTグループに対するAIバイアスを緩和する
AIバイアスが特定されて防止されると、その影響を緩和する方法はいくつかあります。1つのアプローチは後処理であり、人々はアルゴリズムによって検出されたエラーを修正するために手動で介入する。これには、モデルパラメータの変更や、精度を向上させるための追加入力が含まれます。もう1つの方法はアルゴリズム的なディビアゼーションであり、バイアスされたフィーチャーへの依存を減らすために反面的な例を持つモデルを訓練することを含む。
例えば、顔を認識するために訓練されたモデルは、ジェンダーの偏りを最小限に抑えるために、バイナリでない個人の画像を使用して再訓練することができます。
最後に、説明可能なAI （XAI）メソッドは、アルゴリズムが特定の予測を行った理由をユーザーに理解させ、より情報に基づいた意思決定を提供します。LGBT集団に対するAIバイアスを検出、防止、緩和するメカニズムの有効性LGBTグループに対するAIバイアスを検出、防止、緩和するメカニズムの有効性は、問題の複雑さ、データの可用性、およびそのような様々な要因に依存するソリューションを実装するために利用可能なリソース。
しかし、これらのアプローチは、適切に適用されるとAIバイアスを低減するのに有効である可能性があることを研究は示唆している。同様に、XAI技術は、アルゴリズムソリューションに対するユーザーの信頼性を高め、どのように動作するかについての理解を向上させることができます。最終的に、AIバイアスへの対応には、学界、産業界、政府の複数のステークホルダーを含むマルチステークホルダーのアプローチが必要です。
LGBT集団に対するAIバイアスを検出、防止、緩和するためのメカニズムは何ですか？
人工知能システムは、LGBTコミュニティを含む様々な人口統計に対するバイアスを検出し、修正するために組み込まれたアルゴリズムで開発されています。これらのメカニズムには、機械学習モデルを訓練するために使用されるデータセットから情報を識別することや、モデル開発中にさまざまな視点を組み込むことなど、データフィルタリング技術が含まれます。さらに、AIパフォーマンスの定期的な監視と評価は、時間の経過とともに発生する可能性のあるバイアスを特定するのに役立ちます。