Doświadczenia queer z ucieleśnieniem, płynnością tożsamości i mnogością czasową stanowią istotne wyzwania dla sposobu interpretacji i przewidywania zachowań człowieka przez algorytmy sztucznej inteligencji. Te unikalne perspektywy mogą nie pasować starannie do wcześniej zdefiniowanych kategorii lub spełniać ustalone normy, co może prowadzić do błędów w dokładności prognozy. Ponieważ coraz więcej osób zdaje sobie sprawę z tych problemów i opowiada się za szerszym spojrzeniem w projektowaniu algorytmu, ważne jest, aby zrozumieć, jak dziwne tożsamości kształtują sposoby uczenia się maszyn z danych.
Przyjrzyjmy się doświadczeniu w realizacji. Ludzie queer często kwestionują tradycyjne binaria płciowe, zacierając linie między cechami męskimi i żeńskimi. Płynność ta może pomylić modele uczenia maszynowego, które opierają się na klasyfikacjach binarnych, takich jak „mężczyzna" i „kobieta".
Jeśli dana osoba przedstawia jako nie-binarne, ale używa ich/ich zaimków, ich płeć może być błędnie interpretowana przez algorytm zaprojektowany do analizy modeli językowych. To samo dotyczy trans ludzi, których osobowości zmieniają się z czasem, łamiąc założenia o stabilnych cechach. Co więcej, niektórzy ludzie queer może nie utożsamiać się z żadną konkretną płcią w ogóle, co utrudnia kategoryzację.
Zastanów się nad płynnością osobowości. Wiele osób queer nie są zgodne ze sztywnymi etykietami, takich jak heteroseksualne, homoseksualne, biseksualne lub bezpłciowe. Zamiast tego, ich orientacje seksualne i napędy są niuansowane, przesuwając się w czasie w zależności od kontekstu lub doświadczenia. Płynność ta może utrudniać systemom AI dokładne przewidywanie preferencji lub zachowań, zwłaszcza gdy systemy te zależą od historycznych danych z poprzednich interakcji. Podobnie, poliamoryczne relacje wiążą się z wieloma partnerami, które z czasem mogą się zmienić, trudne założenia dotyczące monogamii i przylegania.
Wielokrotność czasowa odnosi się do tego, jak dziwne doświadczenia czasu mogą różnić się od podstawowych oczekiwań. Niektórzy dziwni ludzie mogą poruszać się w czasie z różnymi prędkościami lub postrzegać to inaczej, podczas gdy inni doświadczają zdarzeń nie w porządku. Może to prowadzić do trudności w modelowaniu predykcyjnym, ponieważ algorytmy walczą o rozliczanie niekonwencjonalnych struktur czasowych. Niektóre dziwne osoby zostały ranne lub nadużyte, co może wpływać na sposób patrzenia na siebie w czasie.
Aby zająć się tymi zagadnieniami, naukowcy muszą rozszerzyć zakres swoich zbiorów danych o różne perspektywy i rozważyć alternatywne sposoby organizowania informacji. Muszą również rozwijać algorytmy zapewniające większą elastyczność i dostosowanie do zmieniających się okoliczności. Rozpoznając unikalne perspektywy i doświadczenia społeczności queer, możemy stworzyć dokładniejsze i bardziej integracyjne modele uczenia maszynowego, które lepiej odzwierciedlają ludzką rzeczywistość.
Ucieleśnienie, płynność tożsamości i mnogość czasowa stanowią istotne wyzwania dla założeń modelowania predykcyjnego sztucznej inteligencji.
Rozpoznając i włączając wiedzę queer w projektowanie algorytmiczne, możemy stworzyć dokładniejsze i bardziej reprezentatywne systemy, które lepiej służą wszystkim użytkownikom.
W jaki sposób dziwne doświadczenia z wdrażania, płynność tożsamości i wielokrotność czasowa podważają założenia dotyczące modelowania predykcyjnego sztucznej inteligencji?
Doświadczenia queer we wdrażaniu, płynności tożsamości i wielokrotności czasowej mają znaczące implikacje dla sztucznej inteligencji (AI) modelowania predykcyjnego довений. Pojęcia te sugerują, że ludzie mogą nie pasować starannie do wcześniej zdefiniowanych kategorii lub dostosować się do konwencjonalnych idei dotyczących płci, seksualności lub czasu. W rezultacie systemy AI zaprojektowane z myślą o tych założeniach nie mogą dokładnie reprezentować lub przewidywać potrzeb i zachowań dziwnych ludzi.