Osoby LGBT doświadczają uprzedzeń i dyskryminacji w różnych dziedzinach, w tym technologii. Sztuczna inteligencja (AI) jest jednym z takich obszarów, w których poczyniono znaczne postępy w ograniczaniu tych uprzedzeń.
Jednak niektóre z nich nadal występują, co prowadzi do nieuczciwego traktowania osób LGBT. Esej omawia istniejące struktury wykrywania i eliminowania uprzedzeń wobec nich w systemach sztucznej inteligencji oraz ich skuteczność.
Istnieje kilka struktur wykrywania stronniczości w systemach sztucznej inteligencji. Jednym z podejść jest adnotacja danych, która polega na etykietowaniu danych wykorzystywanych do szkolenia modeli AI. Wymaga to od ekspertów, którzy rozumieją tę kwestię wystarczająco dobrze, aby zidentyfikować wszelkie domniemane lub wyraźne stronniczości, które mogą w niej istnieć. Inną metodą jest audyt algorytmiczny, który bada, w jaki sposób algorytmy podejmują decyzje na podstawie danych wejściowych i porównuje ich wnioskowanie do osądu danej osoby. Obie metody wymagają wykwalifikowanego personelu specjalnie przeszkolonego do identyfikacji uprzedzeń wobec osób LGBT.
Po zidentyfikowaniu można wykorzystać strategie w celu rozwiązania problemu uprzedzeń w systemach AI. Jedną z strategii jest przeprojektowanie systemu w celu wyeliminowania lub zmniejszenia uprzedzeń.
Na przykład deweloperzy mogą tworzyć system, który nie opiera się na języku płci lub opiera się bardziej na wskazówkach kontekstowych niż na kategoriach binarnych. Inną opcją jest użycie algorytmów uczenia maszynowego, które uczą się z różnych zbiorów danych reprezentujących różne perspektywy, takie jak te z społeczności LGBT.
Pomimo tych wysiłków, podejście do uprzedzeń w systemach AI pozostaje jednak trudne ze względu na złożoność zastosowanej technologii. Wskaźnik sukcesu zależy od czynników takich jak rodzaj i nasilenie stronniczości, dostępność różnych zbiorów danych oraz złożoność narzędzi stosowanych do wykrywania stronniczości. Ponadto niektóre stronniczości są trudne do rozpoznania, ponieważ są podświadome lub ukryte w złożonych procesach decyzyjnych.
Podsumowując, choć poczyniono postępy w ograniczaniu uprzedzeń wobec osób LGBT w systemach AI, pozostaje wiele pracy, aby zapewnić, że wszyscy ludzie są traktowani sprawiedliwie niezależnie od orientacji seksualnej lub tożsamości płciowej. Zajęcie się tym wymaga starannej uwagi na szczegóły, wiedzę fachową i współpracę między różnymi zainteresowanymi stronami, w tym deweloperami, badaczami, decydentami politycznymi i użytkownikami.
Jakie struktury są w stanie zidentyfikować i rozwiązać problem uprzedzeń wobec osób LGBT w systemach AI i jak skuteczne są te strategie?
Systemy AI często opierają się na zbiorach danych, które mogą zawierać stronnicze informacje, co może prowadzić do stronniczych decyzji i wyników. Uprzedzenia te mogą być szczególnie szkodliwe, jeśli chodzi o identyfikację orientacji seksualnej i tożsamości płciowej, ponieważ osoby z niedostatecznie reprezentowanych społeczności mogą nie mieć dostępu do dokładnych i zróżnicowanych reprezentacji danych.