Związek między orientacją seksualną a tożsamością płciową odgrywa istotną rolę w dziedzinie sztucznej inteligencji i jej stosowania w różnych branżach. Ponieważ więcej firm korzysta z algorytmów uczenia maszynowego do procesów decyzyjnych, wzrasta niepokój o niezamierzone uprzedzenia, które sprzyjają heteroseksualnym cisgender osób kosztem innych. Termin „stronniczość" odnosi się do wszelkich stronniczych pojęć lub orzeczeń wynikających z niekompletnych informacji lub niedokładnych danych. W tym kontekście oznacza to, że niektóre grupy są w niekorzystnej sytuacji, gdy ich cechy nie odpowiadają cechom stosowanym do szkolenia modeli AI.
Na przykład, jeśli algorytm był szkolony z wykorzystaniem zbiorów danych prostych mężczyzn i kobiet, ale wykluczone gejów mężczyzn, miałby trudności z dokładnym przewidywania populacji LGBT. Prowadzi to do nierówności w wynikach i wzmacnia negatywne stereotypy, które mogą być szkodliwe zarówno dla jednostek, jak i całego społeczeństwa.
Kilka mechanizmów przyczynia się do stronniczości wobec populacji LGBT w systemach grypy ptaków. Jednym z takich mechanizmów jest stronniczość wyboru danych. Naukowcy zajmujący się danymi zazwyczaj wykorzystują duże zbiory danych do szkolenia modeli uczenia maszynowego, ale mogą wykluczyć określone grupy ze względu na brak reprezentacji lub obawy dotyczące prywatności. Innym mechanizmem jest stronniczość algorytmiczna, w której algorytmy uczą się wzorców z istniejących danych i stosują je do nowych przypadków bez względu na indywidualne okoliczności.
Ponadto, ludzkie uprzedzenia mogą być włączone do AI poprzez programowanie projektantów językowych, którzy kodują z założeniami opartymi na ich światopoglądzie.
Wreszcie, bias walidacji występuje podczas faz testowania, gdzie oceniający mierzy wydajność modelu na podstawie oczekiwanych wyników, a nie rzeczywistych wyników.
Aby rozwiązać te kwestie, ramy etyczne muszą kierować sprawiedliwym rozwojem algorytmu. Etyka dotyczy zasad moralnych i wartości rządzących zachowaniem. Jako takie, zawiera wytyczne do tworzenia sprawiedliwych i sprawiedliwych algorytmów, które traktują wszystkich użytkowników w równym stopniu.
Na przykład deweloperzy mogą stosować wyraźne kryteria, aby zapewnić różnorodność w zbiorach danych szkoleniowych i przeprowadzić rygorystyczne testy przed wdrożeniem rozwiązań AI. Mogą one również obejmować środki wykrywania i korygowania uprzedzeń w czasie rzeczywistym.
Ponadto przejrzystość ma kluczowe znaczenie, ponieważ użytkownicy potrzebują jasnych wyjaśnień na temat sposobu wykorzystywania ich danych osobowych i zabezpieczeń przed nadużyciami. Stosując się do najlepszych praktyk, deweloperzy mogą tworzyć produkty sprzyjające włączeniu społecznemu, które przynoszą korzyści każdemu, niezależnie od orientacji seksualnej lub tożsamości płciowej.
Jakie mechanizmy w sztucznej inteligencji przyczyniają się do stronniczości wobec populacji LGBT i w jaki sposób ramy etyczne mogą prowadzić do sprawiedliwego rozwoju algorytmicznego?
Mechanizmy promujące stronniczość populacji LGBT w AI obejmują sprawozdawczość danych i metody szkolenia, które utrwalają istniejące stereotypy kulturowe i uprzedzenia. Czynniki te prowadzą do podejmowania decyzji w oparciu o niepełne informacje, które często marginalizują osoby LGBT, ograniczając ich dostęp do zasobów, usług i możliwości. Ramy etyczne mogą kierować sprawiedliwym rozwojem algorytmicznym, promując przejrzystość, rozliczalność i integracyjność w projektowaniu i wdrażaniu sztucznej inteligencji.