Na początek ważne jest ustalenie, co oznacza „AI": Sztuczna inteligencja. Odnosi się to do systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. Co do „LGBT", ten skrót oznacza społeczności lesbijskie, gejowskie, biseksualne i transgenderowe. Grupy te stoją przed wieloma wyzwaniami w społeczeństwie z powodu dyskryminacji, która może przejawiać się na różne sposoby, w tym poprzez technologię. Jednym z takich sposobów są stronnicze algorytmy stosowane w systemach sztucznej inteligencji. W kilku badaniach udokumentowano stronniczość grypy przeciwko populacjom LGBT, w których zidentyfikowano trzy główne typy stronniczości: stronniczość danych, stronniczość algorytmiczna i stronniczość interfejsu. Stronniczość danych występuje, gdy zestaw danych wykorzystywany do szkolenia systemu AI nie reprezentuje dokładnie populacji badanej, co powoduje błędy w prognozach i decyzjach. Stronniczość algorytmiczna występuje, gdy wzory matematyczne stosowane do przetwarzania danych są wadliwe lub niekompletne. Stronniczość interfejsu wynika z interakcji systemu z użytkownikami, powodując błędne interpretacje lub nieuczciwe traktowanie w oparciu o tożsamość płciową lub orientację seksualną.
Aby rozwiązać te problemy, istnieje kilka mechanizmów umożliwiających identyfikację, zapobieganie i łagodzenie uprzedzeń w zakresie grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT.
Na przykład naukowcy mogą stosować takie techniki, jak wstępne przetwarzanie danych, rozwój funkcji i algorytmy uczenia maszynowego, zaprojektowane specjalnie do wykrywania i eliminowania stronniczości. Mogą również współpracować z różnymi zbiorami danych i włączać do swoich modeli dokładniejsze informacje o różnych cechach demograficznych.
Wreszcie, mogą one wdrożyć pętle zwrotne, które pozwalają użytkownikom zgłaszać przypadki stronniczości, dzięki czemu mogą być korygowane w czasie.
Jednak te metody mają ograniczenia. - mogą one nie zawsze odnaleźć wszystkie formy stronniczości, a niektóre mogą być trudne do wdrożenia bez znaczących inwestycji lub wiedzy fachowej.
Podsumowując, chociaż poczyniono postępy w identyfikacji i łagodzeniu uprzedzeń dotyczących grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT, wiele pozostaje do zrobienia. Deweloperzy muszą nadal rozwijać nowe podejścia i angażować się w rozmaite społeczności, aby zapewnić sprawiedliwość i równość wszystkim, którzy korzystają z technologii.
Jakie mechanizmy są stosowane w celu wykrywania, zapobiegania i łagodzenia uprzedzeń w zakresie grypy ptaków przeciwko populacjom LGBT oraz ich skuteczności w praktyce?
Głównym mechanizmem wykrywania uprzedzeń w systemach AI jest stosowanie metod gromadzenia danych, które są przeznaczone do wszystkich populacji. Może to obejmować korzystanie z różnych zbiorów danych, zapewniając, że reprezentacja każdej grupy jest proporcjonalna do ich wielkości w społeczeństwie oraz biorąc pod uwagę różne cechy, takie jak wiek, tożsamość płciowa, rasa, religia, orientacja seksualna itp.