Ostatnio wzrasta zainteresowanie systemami rekomendacji dla sztucznej inteligencji (AI), zwłaszcza ze względu na ich zdolność do dostarczania spersonalizowanych i spersonalizowanych doświadczeń dla użytkowników.
Systemy te są jednak podatne na uprzedzenia, które mogą prowadzić do nieuczciwego traktowania i dyskryminacji niektórych grup, w tym społeczności LGBTQ. Jedną z takich tendencji jest niedostosowanie treści LGBTQ w zaleceniach medialnych, co może prowadzić do ograniczonej widoczności i reprezentacji osobowości i doświadczeń tej społeczności. Esej ten dotyczy kwestii etycznych związanych z systemami rekomendacji w zakresie sztucznej inteligencji i ich wpływu na reprezentację LGBTQ oraz proponuje strategie mające na celu zwiększenie równości i integracji poprzez algorytmiczną przejrzystość i regulację. Jednym z problemów etycznych podniesionych przez systemy rekomendacji AI jest możliwość wystąpienia szkodliwych stereotypów i błędnych informacji na temat osób LGBTQ. Na przykład niektóre badania wykazały, że terminy wyszukiwania związane z seksualnością dają więcej wyników pornograficznych niż te neutralne dla płci, co sugeruje ewentualny związek między dziwnością a seksualnością w algorytmach wyszukiwarek.
Ponadto osoby LGBTQ często napotykają negatywne stereotypy i piętno ze strony społeczeństwa, pozostawiając je podatne na prześladowania lub wykluczenie w oparciu o swoją tożsamość. W rezultacie mogą one być mniej narażone na poszukiwanie informacji związanych z ich orientacją seksualną lub tożsamością płciową, zmniejszając dodatkowo ich ekspozycję na pozytywne obrazy siebie.
Kolejnym problemem jest brak różnorodności w danych szkoleniowych wykorzystywanych do szkolenia modeli AI. Wielu istniejących zbiorów danych brakuje odpowiedniej reprezentacji grup mniejszościowych, w tym społeczności LGBTQ. Bez wystarczających danych szkoleniowych modele SI mogą zmagać się z dokładnym określeniem tematów specyficznych dla LGBTQ lub poprawnym zaklasyfikowaniem ich do odpowiednich kategorii. Może to prowadzić do stronniczych zaleceń i zmniejszenia widoczności dla twórców treści LGBTQ i przedsiębiorstw. Ponadto wykorzystywanie mediów społecznościowych i innych platform internetowych jako danych szkoleniowych dla algorytmów rekomendacji zostało skrytykowane za utrwalanie szkodliwych stereotypów i uprzedzeń wobec zmarginalizowanych społeczności.
W celu rozwiązania tych problemów zaproponowano środki regulacyjne, takie jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO), aby zapewnić sprawiedliwe traktowanie wszystkich osób. RODO wymaga od przedsiębiorstw zapewnienia przejrzystości w zakresie gromadzenia, przetwarzania i wykorzystywania danych użytkownika, umożliwiając osobom fizycznym sprawowanie kontroli nad ich danymi osobowymi. Podobnie inicjatywy w zakresie przejrzystości algorytmicznej mają na celu uczynienie procesów decyzyjnych w zakresie sztucznej inteligencji bardziej zrozumiałymi i odpowiedzialnymi poprzez przedstawienie wyjaśnień, dlaczego niektóre treści są zalecane użytkownikom. Dzięki zwiększeniu przejrzystości przedsiębiorstwa mogą pracować nad wyeliminowaniem uprzedzeń i dyskryminacji przy jednoczesnym promowaniu integracji i uczciwości.
Podsumowując, kwestie etyczne związane z systemami rekomendacji dla sztucznej inteligencji i reprezentacją LGBTQ podkreślają potrzebę większej świadomości i regulacji tych technologii. Dzięki większej przejrzystości i regulacji przedsiębiorstwa mogą tworzyć bardziej sprawiedliwe środowiska sprzyjające pozytywnemu postrzeganiu różnych osobowości i doświadczeń. Ponieważ społeczeństwo nadal ewoluuje i rośnie w akceptacji osób LGBTQ, ważne jest, aby technologia odzwierciedlała ten postęp i wspierała praktyki sprzyjające włączeniu społecznemu.
Jakie kwestie etyczne wynikają z systemów rekomendacji w zakresie LGBTQ i w jaki sposób algorytmiczna przejrzystość i regulacje mogą poprawić kapitał własny i integrację?
Kwestie etyczne, które mogą wynikać z systemów rekomendacji AI w odniesieniu do reprezentacji LGBTQ +, obejmują dyskryminację osób queer z powodu stronniczych algorytmów i nakładów wykorzystywanych w zaleceniach. Można wdrożyć algorytmiczną przejrzystość i regulację w celu promowania uczciwości i integracji.