Identyfikacja stronniczości w systemach AI przeciwko populacjom LGBT
Jednym ze sposobów identyfikacji uprzedzeń w systemach AI jest badanie zbiorów danych wykorzystywanych do ich szkolenia. Jeżeli zestaw danych nie odzwierciedla dokładnie różnorodności populacji, może prowadzić do stronniczych wyników.
Na przykład, jeśli zestaw danych zawiera obrazy par heteroseksualnych, ale nie par tej samej płci, algorytm wyszkolony na tych danych może nie być w stanie rozpoznać par gejowskich i lesbijskich. Aby złagodzić ten rodzaj stronniczości, naukowcy mogą zebrać bardziej zróżnicowane zbiory danych lub uzupełnić istniejące o dodatkowe próbki.
Ponadto algorytmy mogą być zaprojektowane, aby wyraźnie uwzględnić płeć i orientację seksualną w podejmowaniu decyzji. Wiąże się to z określeniem zasad interpretacji danych przez system i odpowiednich wyników w różnych sytuacjach.
Innym podejściem jest kontrola kodu leżącego u podstaw systemu AI. Badając logikę algorytmu i procesy decyzyjne, naukowcy mogą szukać wzorców wskazujących na stronniczość wobec konkretnych grup. Mogą one następnie zmodyfikować algorytm, aby rozwiązać te błędy.
Wreszcie, testowanie systemu AI na prawdziwych danych może pomóc zidentyfikować wszelkie niezamierzone konsekwencje jego rozwoju. Poddając system różnym scenariuszom, naukowcy mogą zapewnić, że przyniesie on uczciwe wyniki we wszystkich populacjach.
Strategie łagodzenia uprzedzeń w systemach AI
Istnieje kilka strategii łagodzenia uprzedzeń w systemach AI wobec populacji LGBT. Jednym z podejść jest wykorzystanie uczenia się przeciwnego, co wiąże się z treningiem algorytmu do rozpoznawania i korygowania nieprawidłowych prognoz. Inną strategią jest opracowanie nowych algorytmów zaprojektowanych specjalnie w celu rozwiązywania niejednoznacznych lub złożonych przypadków dotyczących orientacji seksualnej lub tożsamości płciowej. Algorytmy te mogą uwzględniać informacje kontekstowe i normy społeczne w procesie decyzyjnym.
Wreszcie naukowcy mogą również współpracować z zainteresowanymi stronami z niedostatecznie reprezentowanych społeczności, aby wspólnie opracować rozwiązania dostosowane do ich potrzeb. Na przykład, świadczeniodawca może współpracować z pacjentami LGBT w celu stworzenia algorytmu, który dokładnie diagnozuje STI na podstawie objawów. Dzięki współpracy z członkami społeczności naukowcy mogą zapewnić, że powstały algorytm zaspokaja unikalne potrzeby zmarginalizowanych grup.
Ogólne, identyfikacyjne i łagodzące uprzedzenia w systemach AI wymagają podejścia wielowątkowego. Naukowcy muszą wziąć pod uwagę dane wykorzystywane do szkolenia algorytmu, sposób pisania kodu i rzeczywiste zastosowania technologii. Współpracując z różnymi zainteresowanymi stronami, mogą tworzyć bardziej integracyjne i skuteczne systemy, które służą wszystkim w równym stopniu.
Jakie struktury istnieją w celu zidentyfikowania i złagodzenia uprzedzeń w systemach grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT i jak skuteczne są te strategie?
Naukowcy zaproponowali kilka ram identyfikacji stronniczości w systemach sztucznej inteligencji (AI), które mogą mieć wpływ na osoby lesbijki, gejów, biseksualistów i transseksualistów (LGBT). Jedną z takich ram jest „różnorodność w projektowaniu”, która podkreśla znaczenie różnych perspektyw w rozwoju systemów sztucznej inteligencji.