1. Stronniczość płci jest kwestią systemową, która od wieków dotyka społeczeństwa. Jednak systemy AI mogą nieumyślnie utrwalać te stronniczości, prowadząc do marginalizacji grup takich jak mniejszości seksualne i płciowe traktowane niesprawiedliwie. Stanowi to poważne wyzwanie dla wysiłków społeczeństwa na rzecz promowania równości i integracji.
2. Jednym z przykładów tego, jak AI może promować stronniczość wobec mniejszości seksualnych i płciowych, jest rekrutacja miejsc pracy. Kiedy algorytmy AI są używane do ekranowania kandydatów do pracy, często polegają na danych historycznych, które mogą być stronnicze w kierunku tej samej płci lub orientacji seksualnej.
Na przykład, jeśli większość poprzednich pracowników była męskimi inżynierami, algorytm może sprzyjać mężczyznom przy wyborze kandydatów na przyszłe stanowiska inżynierskie. Takie podejście byłoby niekorzystne dla kobiet inżynierów i innych niedostatecznie reprezentowanych płci, którzy mogą mieć równe kwalifikacje, ale nie mają równych szans ze względu na swoją tożsamość.
3. Innym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja nieumyślnie wpływa na stronniczość płci, są systemy rekomendacji.
Na przykład platformy internetowe takie jak Amazon mogą polecać produkty oparte na wcześniejszych zakupach użytkowników z podobną demografią. Jeśli większość kupujących, którzy zakupili przedmiot byli heteroseksualni mężczyźni, platforma może zakładać, że wszyscy klienci są również heteroseksualni mężczyźni i oferują podobne produkty. Wyklucza to użytkowników nie-binarnych, którzy mogą preferować produkty innych typów niż te zalecane przez algorytm.
4. Aby rozwiązać te problemy, deweloperzy muszą uwzględnić sprawiedliwość i integrację w projektowaniu algorytmicznym. Muszą szkolić maszyny z wykorzystaniem różnych zbiorów danych, które odzwierciedlają różnorodność społeczeństwa w celu rozwiązania problemu uprzedzeń. Muszą one również ustanowić mechanizmy monitorowania i identyfikacji potencjalnej dyskryminacji oraz podjąć odpowiednie działania naprawcze.
Wreszcie, powinni rozważyć opracowanie modeli, które pozwalają ludziom zrezygnować ze zindywidualizowanych usług, jeśli uważają, że są one ukierunkowane lub niesprawiedliwie profilowane.
5. Promowanie równości i integracji w dziedzinie sztucznej inteligencji wymaga współpracy między różnymi zainteresowanymi stronami, w tym decydentami politycznymi, przedsiębiorstwami, badaczami i działaczami. Polityka powinna gwarantować, że algorytmy są zaprojektowane odpowiedzialnie, aby uniknąć ciągłych uprzedzeń wobec zmarginalizowanych grup. Przedsiębiorstwa powinny inwestować w programy szkoleniowe i edukacyjne, które pomagają pracownikom zrozumieć, jak działa sztuczna inteligencja i jak wpływa na równość. Naukowcy powinni prowadzić badania w celu opracowania bardziej dokładnych i sprawiedliwych algorytmów, podczas gdy działacze powinni opowiadać się za polityką chroniącą prawa mniejszości.
6.
Podsumowując, AI ma znaczące korzyści, ale również przedstawia unikalne wyzwania dotyczące stronniczości płci i wykluczenia mniejszości seksualnych. Deweloperzy powinni być świadomi tej kwestii podczas opracowywania systemów i współpracy z innymi zainteresowanymi stronami w celu promowania równości i integracji. Dzięki temu możemy stworzyć bardziej sprawiedliwe i równe społeczeństwo, w którym każdy jest traktowany sprawiedliwie niezależnie od swojej tożsamości.
W jaki sposób systemy AI mogą nieumyślnie utrwalać uprzedzenia wobec mniejszości seksualnych i płciowych oraz jakie interwencje są potrzebne, aby zapewnić uczciwość i integrację w projektowaniu algorytmicznym?
Systemy AI mogą nieumyślnie odzwierciedlać społeczne stereotypy i uprzedzenia, które niekorzystnie wpływają na mniejszości seksualne i płciowe. Te stronniczości można znaleźć w modelach językowych, technologii rozpoznawania twarzy i innych algorytmach stosowanych do podejmowania decyzji. Aby temu zaradzić, naukowcy zaproponowali kilka rozwiązań, takich jak gromadzenie danych z różnych źródeł, testowanie stronniczości oraz nadzorowanie osób fizycznych podczas faz szkolenia i wdrażania sztucznej inteligencji.