ジェンダー・アイデンティティは、人間社会において最も重要な概念の1つですが、依然として物議を醸し、定義することは困難です。多くの学者がジェンダーのアイデンティティを定義しようと試みてきたが、それは文化や時期によって異なる主観的な概念のままである。近年、人工知能（AI）技術の進歩により、性同一性識別と分類の精度が向上しています。しかしながら、これらの進歩はまた、いくつかの倫理的な懸念を引き起こします。この記事では、AIが性同一性を解釈、分類、または予測するように設計されているときに、倫理的ジレンマが生じるものを調べます。
性同一性とは何ですか？
性同一性（ジェンダー・アイデンティティ）とは、人の内的自己認識を男性、女性、または他の性同一性とは全く同じものではありません。これには、身体的外見だけでなく、性関連の感情的および心理的特徴も含まれます。
例えば、男性性の感情のために生まれた女性にもかかわらず、誰かが男性として識別するかもしれません。性同一性は流動的であり、人々は生涯を通じて性同一性を変えることができる。性同一性には、出生時に割り当てられた性別に応じた服装をするなど、多くの社会規範がありますが、多くの人々はこれらの規範を拒否し、代替アイデンティティを採用します。
性同一性解釈の倫理
性同一性を解釈するためにAIを設計する場合、開発者はいくつかの倫理的な質問を考慮する必要があります。一つの問題は、AIが性別の異なる表現を正確に解釈するかどうかです。AIがバイナリジェンダー（男性/女性）のみを認識している場合、バイナリまたはジェンダーのない個人を認識しないことがあります。さらに、AIは、人種や社会経済的状況など、性同一性以外の要因に基づいて誰かを誤認することができます。開発者はまた、AIが性別固有のステレオタイプに依存していないことを確認したり、すべての人々が特定のボックスに収まると仮定する必要があります。
プライバシーも問題です。性同一性を解釈するためにAIを使用する場合、開発者は収集した個人情報をユーザーから保護する必要があります。プライバシーに関する法令を遵守し、ユーザーデータを保護しなければなりません。ユーザーは、どのような情報が収集され、どのように使用されるかを制御する必要があります。最後に、開発者はアルゴリズム自体に潜在的なバイアスを考慮する必要があります。AIアルゴリズムは、時間や文化にわたるジェンダー表現の違いを考慮せずに、過去のデータに依存している場合、既存のバイアスを永続させることができます。これは、AIが特定のアイデンティティを他のアイデンティティよりも一般的またはあまり合法的でないと誤って分類する可能性があることを意味します。この問題を解決するには、開発者は客観的なデータを使用し、AIモデルを中立的に訓練する必要があります。
性同一性分類
分類は、あらかじめ定義されたカテゴリに人の性同一性を割り当てることを含む。このプロセスは解釈と同様に同様の倫理的問題を引き起こしますが、詳細には追加の注意が必要です。
たとえば、分類システムでは、可能なアイデンティティごとに明示的なラベルが必要になる場合があります。さらに、AIは異なる文化がジェンダーのアイデンティティにどのようにアプローチし、地域差があるかどうかを考慮しなければなりません。分類システムは柔軟でありながら正確で包括的でなければなりません。
開発者は正確性の問題も考慮する必要があります。不正確な分類は、限られた情報に基づいて歪みや誤った仮定を引き起こす可能性があります。たとえば、雇用主はAI分類システムを使用して、誰かが男性か女性かを判断し、不当な扱いや差別につながる可能性があります。開発者は、その分類システムが、伝統的なバイナリカテゴリに収まらないものを含むすべての性別を正確に反映するようにしなければなりません。
性同一性予測
予測には、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの性同一性を行動パターンから予測します。この方法には、企業が特定のオーディエンスに製品やサービスをカスタマイズするのを助けるなど、多くの利点がありますが、ユーザーがオプトアウトできない場合は、プライバシーに関する懸念を高めることもできます。
さらに、予測は、他の人よりも特定の人格を過度に強調する履歴データに依存する場合、既存のバイアスを永続させることができます。
予測のもう一つの問題は、精度です。アルゴリズムが十分に訓練されていないか、定期的に更新されていない場合、性同一性に関する不正確な予測を行うことができ、個人に有害な結果をもたらす。最後に、開発者は、より高い精度を達成するためにユーザーの個人情報を使用または操作することを避けるべきです。代わりに、彼らはユーザーのプライバシーを尊重し、倫理に違反しない堅牢なモデルの開発に焦点を当てるべきです。結論として、性同一性を解釈、分類、予測するためのAIを開発すると、いくつかの倫理的ジレンマが生じます。開発者は、これらの技術を構築する際、中立性、包摂性、正確性、プライバシーを優先する必要があります。これらの問題を解決することで、開発者はAIシステムを作成することができます。
人工知能が性同一性を解釈、分類、または予測するように設計されているとき、どんな倫理的ジレンマが発生しますか？
性同一性の解釈、分類、予測が可能な人工知能（AI）システムの開発は、プライバシー、正確性、公平性、潜在的バイアスなど、多くの倫理的懸念を引き起こす可能性があります。これらのAIシステムによって収集される個人情報のプライバシーとセキュリティを確保することが大きな課題の1つです。それを超えて、人々の人格をいかに正確に分類できるかという問題もあり得ます。