Czym jest uprzedzenie algorytmiczne w AI?
Uprzedzenia algorytmiczne w AI odnoszą się do zjawiska, w którym algorytmy stosowane do podejmowania decyzji mogą zależeć od uprzedzeń człowieka i stereotypów społecznych, co prowadzi do nierównego traktowania osób w oparciu o ich cechy, takie jak rasa, płeć, wiek, poziom dochodu, lokalizacja itp. Może przejawiać się na kilka sposobów, w tym niedostateczną reprezentację niektórych grup w zbiorach danych wykorzystywanych do szkolenia modeli uczenia maszynowego, nieuczciwą reprezentację tych grup w prognozach dokonywanych przez model, a nawet jawną dyskryminację ich w zastosowaniach rzeczywistych. Na społeczność LGBT szczególnie wpłynęła ta kwestia ze względu na jej historyczną marginalizację, stygmatyzację i dyskryminację w wielu częściach świata, co doprowadziło do ograniczonej dostępności dokładnych danych dotyczących tożsamości i preferencji LGBT. W rezultacie uprzedzenia algorytmiczne w AI mogą nasilać nierówności społeczne i utrwalać dyskryminację osób LGBT.
Dlaczego ma to znaczenie dla rozpoznawania i weryfikacji tożsamości LGBT? Systemy AI, które uznają i potwierdzają tożsamość LGBT, odgrywają ważną rolę w promowaniu integracji i równości.
Jeśli jednak systemy te są wypaczone w kierunku heteroseksualnych osób cisgender, mogą one nie dokładnie odzwierciedlać doświadczeń LGBT lub zrozumieć ich unikalne potrzeby i perspektywy.
Na przykład chatboty przeznaczone do wspierania ofiar przemocy domowej mogą nie wykrywać nadużyć skierowanych do osób queer lub błędnie klasyfikować je jako osoby niebędące ofiarami z powodu braku odpowiednich danych szkoleniowych. Podobnie, randki aplikacje, które pasują do użytkowników z podobnych orientacji seksualnych i tożsamości płci może wzmocnić stereotypy i uprzedzenia wobec osób LGBT. W najgorszym wypadku stronnicze algorytmy mogą prowadzić do dyskryminacji osób LGBT w zakresie zatrudnienia, mieszkań, opieki zdrowotnej, edukacji i innych dziedzinach, w których AI są wykorzystywane do podejmowania decyzji o swoim życiu.
Jak rozwiązać problem uprzedzeń algorytmicznych w AI? Adresowanie uprzedzeń algorytmicznych wymaga wieloaspektowego podejścia z udziałem naukowców, programistów, decydentów i użytkowników końcowych. Naukowcy powinni pracować nad stworzeniem zbiorów danych reprezentujących różnorodne populacje, w tym grupy historycznie niedostatecznie reprezentowane, takie jak społeczności LGBT. Deweloperzy powinni dopilnować, aby ich modele były szkolone przy użyciu tych różnorodnych zbiorów danych i unikać opierania się wyłącznie na istniejących zbiorach danych, które mogą być naruszane przez ludzkie uprzedzenia. Politycy powinni tworzyć przepisy ustawowe i wykonawcze, które uniemożliwiają stosowanie dyskryminacyjnych algorytmów w procesach decyzyjnych. Użytkownicy końcowi powinni również być świadomi możliwości stronniczości i być proaktywni przy zgłaszaniu wszelkich przypadków dyskryminacji właściwym organom.
Ponadto organizacje takie jak grupy adwokackie LGBT mogą odegrać ważną rolę w podnoszeniu świadomości i kształceniu zainteresowanych stron na temat wpływu uprzedzeń algorytmicznych na społeczności LGBT. Dzięki współpracy możemy stworzyć bardziej integracyjne i sprawiedliwe systemy sztucznej inteligencji, które dokładnie rozpoznają i potwierdzają tożsamości LGBT bez utrwalania nierówności społecznych.
Jakie są konsekwencje stronniczości algorytmicznej w AI dla rozpoznawania i weryfikacji tożsamości LGBT i w jaki sposób te stronniczości mogą pogłębić nierówności społeczne?
Ostatnie badania wykazały, że algorytmy stosowane przez firmy takie jak Google, Facebook i Twitter mogą utrwalać istniejące nierówności społeczne ze względu na sposób klasyfikowania orientacji seksualnej i tożsamości płciowej w swoich zbiorach danych. Może to prowadzić do niedokładnych lub niekompletnych informacji o osobach, które utożsamiają się z LGBTQ +, co prowadzi do braku reprezentacji i unieważnienia ich tożsamości.