Rozwój sztucznej inteligencji rozwija się szybko, ale rośnie zaniepokojenie jego wpływem na marginalizowane społeczności, w tym ludzi LGBT. Dyskryminacja na ich korzyść jest powszechna od wieków, co prowadzi do wykluczenia społecznego, przemocy i szkód gospodarczych. Aby nie dopuścić do utrwalania tych uprzedzeń, należy opracować i skutecznie wdrożyć ramy etyczne. Niniejszy artykuł zbada różne struktury i strategie ich wdrażania w celu zapobiegania dyskryminującym praktykom.
Struktury etyczne
Istnieje kilka struktur etycznych, które mogą prowadzić do rozwoju sztucznej inteligencji, aby zapobiec dyskryminacji populacji LGBT. Jednym z podejść jest przyjęcie zasad takich jak sprawiedliwość, odpowiedzialność, przejrzystość, niezawodność, prywatność, bezpieczeństwo i zgodność. Te zasady mają na celu stworzenie algorytmów, które traktują wszystkich równo niezależnie od płci, rasy, wieku lub orientacji seksualnej. Na przykład kapitał własny wymaga, aby algorytmy nie dyskryminowały ze względu na chronione cechy, takie jak płeć czy seksualność. Odpowiedzialność gwarantuje, że deweloperzy biorą odpowiedzialność za swoje działania i przestrzegają norm prawnych i norm wspólnotowych. Przejrzystość oznacza podejmowanie decyzji przejrzystych i zrozumiałych dla użytkowników, a niezawodność oznacza zapewnienie prawidłowego funkcjonowania systemów w każdej sytuacji. Prywatność chroni dane osobowe przed nieautoryzowanym dostępem, a bezpieczeństwo chroni je przed cyberatakami.
Wreszcie, zgodność z przepisami ustawowymi i wykonawczymi ma kluczowe znaczenie dla utrzymania zaufania publicznego.
Strategie wdrażania
Aby skutecznie wdrożyć wyżej wymienione ramy, deweloperzy muszą przestrzegać najlepszych praktyk, takich jak włączenie różnych perspektyw do procesu decyzyjnego. Muszą również rozważyć wkład członków społeczności, w tym osób LGBT, w fazie projektowania.
Ponadto, mogą używać technik takich jak powiększanie danych, aktywne uczenie się i generacyjne sieci przeciwników w celu zmniejszenia stronniczości. Rozszerzenie danych polega na tworzeniu nowych zbiorów danych poprzez łączenie istniejących, co pozwala na dokładniejsze przewidywanie. Aktywne uczenie się pozwala maszynom na ciągłe uczenie się z ludzkiego sprzężenia zwrotnego, poprawiając dokładność w czasie. Generowanie sieci przeciwnych wykorzystuje sieci neuronowe do generowania syntetycznych danych o specyficznych cechach, zmniejszając biazy obecne w rzeczywistych zbiorach danych.
Przykłady
Kilka firm z powodzeniem wdrożyło te strategie, demonstrując ich skuteczność.
Na przykład zespół AI Google użył techniki zwanej „back-reinforcement learning", aby uczyć algorytmu rozpoznawania kotów lepiej niż ludzi. Firma szkoliła swój system na milionach oznaczonych obrazów, ale stwierdziła, że z trudem odróżnia koty od psów, więc stworzyła drugi model, który nauczył się je odróżniać, dając złe znaczniki obu. Podejście to poprawiło dokładność w odniesieniu do różnych rodzajów zwierząt i zapobiegło dyskryminacji niektórych ras. Innym przykładem jest oprogramowanie rekrutacyjne Amazon, które zostało zaprojektowane z myślą o rozwiązaniu kwestii płci, ale zamiast tego nauczyło się faworyzować męskich kandydatów. Aby to rozwiązać, firma przekwalifikowała algorytm za pomocą zbioru danych z wznowienia bez nazw lub innych informacji identyfikacyjnych, co spowodowało poprawę wydajności.
Podsumowując, ramy etyczne i strategie wdrażania mogą pomóc twórcom tworzyć algorytmy, które nie dyskryminują populacji LGBT. Stosując się do najlepszych praktyk, takich jak różnorodność, cykle informacji zwrotnych i ciągłe doskonalenie, mogą one zapewnić uczciwość i przejrzystość przy zachowaniu poufności i bezpieczeństwa. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji deweloperzy muszą zachować czujność w zapobieganiu stronniczości i promowaniu sprawiedliwości dla wszystkich ludzi.
Jakie ramy etyczne prowadzą do rozwoju sztucznej inteligencji w celu zapobiegania dyskryminacji populacji LGBT i w jaki sposób można je skutecznie wdrożyć?
Twórcy sztucznej inteligencji muszą rozważyć różne ramy etyczne, takie jak sprawiedliwość, odpowiedzialność, przejrzystość i integracja, przy projektowaniu systemów sztucznej inteligencji w celu uniknięcia stronniczości i promowania różnorodności. Celem tych zasad jest zapewnienie wszystkim osobom, w tym członkom społeczności LGBT, równego dostępu do szans i sprawiedliwego traktowania.