W jaki sposób technologie sztucznej inteligencji mogą nieumyślnie wzmacniać stronniczość społeczną przy kategoryzacji lub interpretacji tożsamości płci?
Sztuczna inteligencja (AI) poczyniła znaczne postępy w ostatnich latach i jest obecnie wykorzystywana do różnych celów, takich jak systemy rozpoznawania twarzy, asystenci głosowi, czatboty i autonomiczne pojazdy.
Jednak jednym z obszarów, w którym AI może nieumyślnie utrwalać stronniczość społeczną, jest jego zdolność do klasyfikowania lub interpretowania tożsamości płci. Esej ten sprawdzi, w jaki sposób algorytmy sztucznej inteligencji mogą być szkolone do rozpoznawania konkretnych płci i ich wpływu na społeczeństwo. Algorytmy AI w jeden sposób nieumyślnie wzmacniają stronniczość społeczną poprzez zastosowanie modeli uczenia maszynowego. Modele te są przeznaczone do uczenia się z zbiorów danych i dokonywania prognoz na podstawie wzorów znajdujących się w tych zbiorach danych.
Jeśli jednak te zbiory danych są stronnicze w stosunku do określonych płci, mogą prowadzić do algorytmów AI, które są stronnicze w stosunku do innych płci.
Na przykład, jeśli algorytm AI jest wyszkolony za pomocą obrazów mężczyzn i kobiet, może mieć trudności z rozpoznaniem osób niebędących osobami binarnymi, które nie pasują starannie do żadnej z kategorii. Podobnie, jeśli algorytm AI jest wyszkolony na wzorcach mowy ludzi z określonym akcentem lub dialektem, może walczyć o zrozumienie ludzi z różnych środowisk.
Innym sposobem, w jaki algorytmy AI mogą nieumyślnie wzmacniać stronniczość społeczną, jest stosowanie naturalnego przetwarzania języka (NLP). NLP polega na nauczaniu maszyn, aby zrozumieć język ludzki i odpowiednio reagować.
Jeśli jednak tekst wejściowy zawiera stronniczy język, taki jak „on" lub „ona", wynik może odzwierciedlać tę stronniczość.
Na przykład, jeśli system AI jest zaprogramowany do interpretacji zaimków płci, może zakładać, że wszyscy ludzie, którzy używają „on" lub „ona", są odpowiednio mężczyzną lub kobietą, co może prowadzić do niewłaściwego podejścia do osób transseksualnych lub nie-binarnych.
Ponadto, Systemy AI mogą również czerpać z danych historycznych, które odzwierciedlają normy kulturowe lub stereotypy dotyczące ról płci.
Na przykład, jeśli model rozpoznawania obrazu został przeszkolony na zdjęciach, gdzie kobiety są często przedstawiane jako gospodynie domowe lub pielęgniarki, może walczyć o uznanie profesjonalnych kobiet w innych dziedzinach. Może to być szczególnie problematyczne dla kobiet, które próbują włamać się do tradycyjnie męskich branż, takich jak STEM.
Ponadto Systemy AI stosowane w procesach rekrutacyjnych mogą nieumyślnie utrwalać stronniczość społeczną poprzez sprzyjanie niektórym płciom.
Na przykład, Facial Recognition Software używane do ekranowania kandydatów do pracy nie mogą identyfikować osób lub kobiet, które nie noszą makijażu lub sukienki w szczególny sposób. Podobnie asystenci głosowi mogą nie rozpoznawać kobiet, które mają wysokie głosy lub akcenty związane z konkretnymi regionami.
Aby złagodzić te problemy, naukowcy muszą mieć pewność, że algorytmy AI są zaprojektowane z uwzględnieniem różnorodności. Obejmuje to szkolenie ich na różnych zbiorach danych, testowanie ich na różnych populacjach oraz włączanie informacji zwrotnych od zmarginalizowanych społeczności.
Ponadto programiści powinni dążyć do tworzenia algorytmów, które są mniej zależne od języka płci, a zamiast tego skupić się na komunikowaniu podstawowych pojęć.
Wreszcie, nadzór i przegląd nad ludźmi powinny być wbudowane w systemy sztucznej inteligencji, aby zapobiec dyskryminacji ze względu na tożsamość płci.
W jaki sposób technologie sztucznej inteligencji mogą nieumyślnie wzmacniać stronniczość społeczną przy klasyfikowaniu lub interpretowaniu tożsamości płci?
Rosnąca popularność technologii sztucznej inteligencji (AI) pozwoliła maszynom wykonywać różne zadania, które wcześniej były zarezerwowane dla ludzi. Jednym z takich wyzwań jest kategoryzacja i interpretacja tożsamości płci. Podczas gdy systemy AI są zaprojektowane tak, aby były obiektywne i bezstronne, nadal mogą nieumyślnie wzmacniać stronniczość społeczną. Może to nastąpić, gdy algorytmy używane przez te systemy opierają się na zbiorach danych zawierających stronniczą informację.